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...
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。 一、CPU 70%晶体管用来构建Cache,还有一部分控制单元,计算单元少,适合逻...
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...
目前可用来作为端侧研究的平台也只有NVIDIA的TX系列,谷歌的Edge TPU和瑞芯微的平台。后续还会继续跟进,看是否能寻求到CPU...;和“Device/Embedded(设备端)“ 从技术架构发展划分:通用类芯片,代表如GPU、FPGA; 基于FPGA的半定制化芯片,代表如深鉴科技DPU、百度XPU等; 全...
[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。
导读:芯片也为响应人工智能和深度学习的需要,在速度和低能耗方面被提出了更高的要求,目前使用的 GPU、FPGA 均非人工智能定制芯片,天然存在局限性,除具有最明显的优势GPU外,也有不少典型人工智能专用芯片出现。 人工智能将推动新一轮计算革命,深度学习需要海量数据并行运算,传统计算架构无法支撑深度学习的大规模并行计算...
NP在网络领域有一定范围的采用,但网络领域更主要的处理引擎是网络ASIC,这些年还兴起了网络数据面可编程的网络DSA,都是相比NP架构具有更极致的性能。正因为NP相比ASIC/DSA的性能不足,以及相比GPU覆盖的场景有限,这样的 “高不成,低不就”,导致其一直没能成为(相比GPU而言)主流的通用计算平台。