GPU因为有强大的并行计算能力，所以比CPU更适合图形和AI任务，而NPU擅长像 GPU一样进行高级并行计算，并且功耗要求非常低，因此更适合AI任务的处理。
CPU、GPU和NPU是三种不同类型的处理器,它们在结构、用途和性能上存在一些区别。 CPU(中央处理器) 是计算机的核心部件,主要负责执行通用的计算任务和操作系统指令。它擅长处理逻辑运算、数据压缩和解压缩等任务,但不适合处理大量的并行计算和图形渲染。 GPU(图形处理器) 最初设计用于加速图形渲染,后来逐渐发展成为一种...
NPU则是从一开始就为神经网络计算量身定制,其架构更贴近深度学习模型的实际计算需求,如针对卷积、激活函数等操作进行了深度优化。虽然GPU可以通过CUDA、OpenCL等编程模型支持深度学习计算,但NPU在硬件层面上对神经网络运算的契合度更高,且随着AI算法的发展,NPU的架构可以更加针对性地进化,以适应未来可能出现的新计算模式。
而在AI领域又出现了可以专门计算矩阵的NPU,比起GPU,它的功耗更低,算力配置更灵活,应用场景也更多。
它能够迅速解析和处理数据，并高效地将数据传输至CPU和GPU。与CPU擅长处理广泛的通用计算任务不同，DPU专注于执行基础层应用任务，例如网络协议处理、交换路由计算、加密解密以及数据压缩等繁重且具体的任务。5、IPU（基础设施处理器也称智能处理器：Inter-Processor Unit，缩写：IPU）它是一种用于连接多个处理器的硬件...
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CPU、GPU 和 NPU 对计算机的整体运行都至关重要,旨在处理不同的渲染和计算任务。 这三个处理器都可以进行一些图像渲染,但它们侧重于不同方面。GPU专门用于渲染视频编辑和游戏任务的复杂图像;NPU 从 GPU 手中分担了一些工作,旨在更快地处理短而重复的 AI 任务。因此GPU 可以专注于更大任务,系统可以更高效地整体工...
此外，NPU在能耗方面相较于CPU和GPU具有显著优势，这在移动设备中的应用显得尤为突出。例如，OPPO自研的NPU在相同功耗下的性能是GPU的上百倍。展望未来，NPU在物联网设备和人工智能边缘计算等领域的应用前景广阔。AI手机和AI PC有望成为未来手机和个人电脑的重要升级方向，而NPU无疑是这些产品中不可或缺的硬件增量...