NPU是模仿生物神经网络而构建的,CPU、GPU处理器需要用数千条指令完成的神经元处理,NPU只要一条或几条就能完成,因此在深度学习的处理效率方面优势明显。 据说,同等功耗下NPU 的性能是 GPU 的 118 倍。(数据来源网络) 与GPU一样,NPU同样需要CPU的协同处理才能完成...
时间就是生命,慢一步就有可能造成无法挽回的情况,但是保证性能快效率高的同时,功耗不能过高,不能对智能汽车的续航里程造成较大影响,也就是AI芯片必须功耗低,所以GPU不是适合智能驾驶的最佳AI芯片选择。因此开发ASIC就成了必然。 04.AI芯片的种类 当前主流的AI芯片主要分为三类,GPU、FPGA、ASIC。GPU、FPGA均是前期...
ASIC(Application-Specific Integrated Circuit)即应用特定集成电路,是一种为特定应用设计的定制芯片。与FPGA不同,ASIC是硬固定的,无法像FPGA那样重新配置。但ASIC的效率远高于FPGA,因为它的所有部分都是为特定应用设计的。ASIC在许多领域都有应用,包括通信、工业控制、加密等。总结起来,FPGA、CPU、GPU、NPU和ASIC...
(3)FPGA:在灵活性和可编程性方面有优势,但制程节点通常在14nm以上,不太适合小型低功耗的PC、手机等消费级设备。(4)NPU:擅长标量、向量和张量数学运算,能效高,能够以极低功耗实现持续稳定的高峰值性能。NPU优势与应用场景与CPU、GPU相比,NPU主要优势在于:1、高效能与低功耗NPU采用针对神经网络运算优化的硬件架构和...
CPU作为最通用的部分,协同其他处理器完成着不同的任务。GPU适合深度学习中后台服务器大量数据训练、矩阵卷积运算。NPU、FPGA在性能、面积、功耗等方面有较大优势,能更好的加速神经网络计算。而FPGA的特点在于开发使用硬件描述语言,开发门槛相对GPU、NPU高。ASIC芯片是全定制芯片,长远看适用于人工智能。
NPU: 嵌入式神经网络处理器,采用“数据驱动并行计算”的架构,特别擅长处理视频、图像类的海量多媒体数据。嵌入式NPU的小型化、低功耗和低成本优势,加快人工智能技术落地应用。例如无人机对摄像头的重量和功耗有很高的要求,否则会影响起飞和续航能力。而“星光智能一号”只有普通邮票大小,重量仅几十克,它的诞生让诸多...
[架构之路-14]:目标系统 - 硬件平台 - CPU、MPU、NPU、GPU、MCU、DSP、FPGA、SOC的区别,作为嵌入式系统的架构师,我们经常会遇到主控芯片的选型问题,从重点类型的芯片中,选择合适的符合业务系统需要的芯片。本文就阐述各种类型芯片的区别。
GPU的工作特点在于其处理大量计算任务的能力,尽管这些任务可能并不复杂且需要重复执行。尽管GPU最初是为图像处理而设计,但其结构上的优化使其不仅适用于这一领域。事实上,GPU在科学计算、密码破解、数值分析以及海量数据处理等多个方面都展现出了强大的实力。因此,我们可以说GPU是一种高度通用的芯片,能够应对各种...