CPU CPU（Central Processing Unit，中央处理器）：一种通用处理器，主要用于计算机的通用处理，如文本处理、图形处理、多媒体处理等。CPU一般采用串行方式处理指令，适合于顺序执行的任务，但处理大规模并行计算时效率不高。GPU GPU（Graphics Processing Unit，图形处理器）：一种专用处理器，主要用于图形、影像、视频等...
AI芯片可以理解为一个快速计算乘法和加法的计算器,而CPU要处理和运行非常复杂的指令集,难度比AI芯片大很多。GPU虽然为图形处理而设计,但是CPU与GPU并不是专用AI芯片,其内部有大量其他逻辑来实现其他功能,这些逻辑对于目前的AI算法来说完全无用。目前经过专门针对AI算法做过开发的GPU应用较多,也有部分企业用FPGA做开发,...
从AI算力芯片角度看，由于AI大模型特性需要大量高强度的并行计算，因而GPU作为AI算力芯片的主力，更多承担起性能迭代的任务。根据英伟达GTC的分享，随着数据量处理需求指数级上升，GPU加速性能有望超越CPU，且更加符合摩尔定律（图表28）。但是，综合而言，无论CPU还是GPU都可以提供AI算力，并且受益于生成式AI需求带来的半...
1. 架构设计:AI芯片专门针对人工智能应用进行设计和优化,具有高度并行计算能力和深度神经网络加速结构。传统芯片则更多专注于通用计算和控制任务。 2. 计算能力:AI芯片在处理大规模数据和复杂计算任务(例如深度学习算法)时具有更高的计算性能。它们通常集成了多个高性能的计算单元,如GPU(图形处理器)或专门的神经网络处理...
计算芯片的演进趋势是从通用型向专用型转变。尽管CPU和GPU功能强大，但专用集成电路（ASIC）如TPU在特定任务上的效率更高。TPU专为AI模型运算而设计，能够处理独特的矩阵和矢量运算，而GPU则更适合处理图像信息。因此，在神经网络算法方面，TPU的性能优势更为明显，能够达到3至5倍的性能提升。此外，在功耗和尺寸方面，...
二、GPU与AI计算 现在的AI计算,都在抢购GPU。英伟达也因此赚得盆满钵满,为什么会这样呢? 原因很简单,因为AI计算和图形计算一样,也包含了大量的高强度并行计算任务。 深度学习是目前最主流的人工智能算法。从过程来看,包括训练(training)和推理(inference)两个环节。
AI计算方面,由于CPU有着更强的逻辑运算能力,就更加适合推理;而GPU拥有大量的计算单元,就更适合训练。 当前,人工智能已经成为推动企业业务创新和可持续发展的核心引擎。我们知道,算力、算法和数据是人工智能的三大核心要素,缺一不可。今天,笔者就从通用计算芯片这个维度出发,跟大家详细聊聊关于算力的相关技术与市场竞争态...
主流AI算力芯片：特点和功能如今，主流的AI算力芯片主要分为CPU、GPU和ASIC三大类，每种芯片都有其独特的计算特点和功能。1. CPU：传统通用计算之王CPU，即中央处理器，是计算机的心脏。它按照冯·诺依曼架构运行，包含运算器、控制器、存储器等主要部分。数据在存储器中存储，控制器从存储器中获取数据并交给运算器...
一个典型的显卡GTX1060,主频是1.5GHz大概是Inter I5一半左右,但是它具备1280个计算核心。每个计算核心每秒可做15亿次运算,1280个核心每秒就是19200亿次运算,那一秒可以处理192亿次像素计算,大概925张图片,是CPU计算能力的61倍!但GPU的特性只能应用于图形计算这种可以并行的任务,若是做普通的串行任务其速度远远不如CPU...