常见的计算单元类别包括：CPU（中央处理器）、GPU（图形处理器）、NPU（神经处理单元）、DPU（数据处理单元）、FPGA（现场可编程门阵列）、ASIC（特殊订制集成电路）等。常见的异构计算组合模式有CPU+GPU、CPU+FPGA、CPU+ASIC等不同类型的计算单元组合，皆为产业创新发展筑牢坚实算力根基。一、异构计算概述 异构计算是...
与遵循冯诺依曼架构的CPU和GPU不同,NPU通过突触权重实现存储计算一体化,运行效率更高,尤其擅长推理。 鉴于终端的功耗和散热限制,通用CPU和GPU难以满足生成式AI应用严苛且多样化的计算需求。 这些应用不断演进和多样化,单一硬件部署并不合理。 因此,NPU和异构计算成为硬件厂商应对终端侧生成式AI挑战的关键。 值得注意的是...
常见的计算单元类别包括:CPU(中央处理器)、GPU(图形处理器)、NPU(神经处理单元)、DPU(数据处理单元)、FPGA(现场可编程门阵列)、ASIC(特殊订制集成电路)等。常见的异构计算组合模式有CPU+GPU、CPU+FPGA、CPU+ASIC等不同类型的计算单元组合,皆为产业创新发展筑牢坚实算力根基。 蓝海大脑GPU计算液冷服务器平台 一、异构...
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简单点理解，异构计算就是在 SoC 芯片内部集成不同架构的 Core，如 DSP、GPU、NPU、TPU 等不同架构的处理单元，各个核心协同运算，让整个 SoC 芯片性能得到充分发挥。APU：Accelerated Processing Unit，加速处理器，AMD 推出的加速图像处理芯片。BPU：Brain Processing Unit，地平线公司给自家 AI 芯片的命名。CPU：...
常见的计算单元类别包括:CPU(中央处理器)、GPU(图形处理器)、NPU(神经处理单元)、DPU(数据处理单元)、FPGA(现场可编程门阵列)、ASIC(特殊订制集成电路)等。常见的异构计算组合模式有CPU+GPU、CPU+FPGA、CPU+ASIC等不同类型的计算单元组合,皆为产业创新发展筑牢坚实算力根基。
Arm 是 AI 时代的计算平台，推动了持续的架构创新，以满足速度更快、互动性更好和沉浸感更强的 AI 应用的发展。Arm CPU 作为灵活处理 AI 工作负载的异构计算方法中的一部分，可以无缝增强和集成 GPU 和 NPU 等 AI 加速器技术。Arm CPU 是处理众多 AI 推理工作负载的实用之选，凭借出色的灵活性，它能够与加速...
NPU在处理神经网络模型时表现出更高的计算性能和效率。例如，在同等功耗下，NPU的性能可达到GPU的118倍...
纵观当前端侧推理的存量市场,CPU是端侧算力的最优解,也是实现端侧推理的起点;而在未来端侧推理的增量市场,在CPU、GPU及NPU组成的异构计算平台中,CPU又是支撑万物计算的支点。 如何有效释放CPU在端侧推理的能力,或将成为决定端侧大模型落地竞赛的赛末点。