GPU：图形处理器，最初用于加速图形处理任务，但现在也广泛应用于人工智能、深度学习等领域。GPU 具有大量的并行计算单元，可以同时处理多个计算任务，因此在处理大量数据时具有很高的效率。在 AI 大模型算力、无人驾驶、仿真智能机器人中，GPU 主要用于加速神经网络的训练和推理。NPU：神经网络处理单元，是一种专门用于...
而这个APU是一种将CPU和GPU内核组合到一个封装中的芯片，仔细来说是将基于Zen4的Epyc CPU与使用其全新...
GPU使显卡减少了对CPU的依赖,并进行部分原本CPU的工作,尤其是在3D图形处理时GPU所采用的核心技术有硬件T&L(几何转换和光照处理)、立方环境材质贴图和顶点混合、纹理压缩和凹凸映射贴图、双重纹理四像素256位渲染引擎等,而硬件T&L技术可以说是GPU的标志。GPU的生产商主要有NVIDIA和ATI。 GPU的构成相对简单,有数量众多的...
功能性：GPU 是为图形渲染而开发的，而 TPU 和 NPU 是专门为 AI/ML 工作负载构建的。排比：GPU 专...
按时间轴发展历程，从 CPU、GPU、VPU、NPU 到 TPU，我们先逐步解开这些运算单元的神秘面纱。CPU，即中央处理器，是电脑的核心，负责执行指令和处理数据。它的设计以通用性为首要原则，可以执行各种计算任务，但相对不太擅长并行处理。GPU，即图形处理器，最初设计用于加速图形渲染，其架构更注重并行计算...
MCU、DSP、GPU、MPU、CPU、DPU、FPGA、ASIC、SOC、ECU、NPU、TPU、VPU、APU、BPU、ECU、FPU、EPU、这些主控异同点有哪些? 1 2021-12-17 17:07:47 评论 淘帖 相关推荐 • 什么是CPU、GPU、TPU、DPU、NPU、BPU?有什么区别? 21830 • 什么是CPU、GPU、TPU、DPU、NPU、BPU?有什么区别? 17027 ...
作者: NPU, GPU, ISP, DPU, VPU都是自研的,大的IP,除了CPU好像芯原都有了。 $芯原股份(SH688521)$这么强势。。话说芯原有些IP是从美帝进口的,真的不怕特不靠谱上台之后禁售嘛。。。 全部讨论 高速接口,以及内存控制器这些还没有自研的
与CPU的区别:CPU是通用处理器,适用于广泛的计算任务,而VPU专门针对视频处理任务进行了优化。 与GPU的区别:虽然GPU也可用于视频处理,但它更多地被用于图形渲染和并行计算任务,而VPU则专注于视频编解码和分析。 与NPU的区别:NPU(Neural Network Processing Unit)主要用于加速神经网络运算,特别是在机器学习和人工智能领域...
1,异构计算:CPU、GPU、NPU协同工作(如高通骁龙X Elite的异构调度),平衡性能与能效。 2,边缘AI普及:NPU在轻薄本、手机中的集成加速(如Intel Core Ultra的NPU模块)。 3,定制化芯片:针对特定任务(如语言模型)的专用处理器可能成为新方向。 下面是CPU,GPU,NPU分工 ...
与CPU的区别:CPU是通用处理器,适用于广泛的计算任务,而VPU专门针对视频处理任务进行了优化。 与GPU的区别:虽然GPU也可用于视频处理,但它更多地被用于图形渲染和并行计算任务,而VPU则专注于视频编解码和分析。 与NPU的区别:NPU(Neural Network Processing Unit)主要用于加速神经网络运算,特别是在机器学习和人工智能领域...