原来很多的机器学习以及图像处理算法大部分都跑在GPU与FPGA(半定制化芯片)上面,但这两种芯片都还是一种通用性芯片,所以在效能与功耗上还是不能更紧密的适配机器学习算法,而且Google一直坚信伟大的软件将在伟大的硬件的帮助下更加大放异彩,所以Google便想,我们可不可以做出一款专用机机器学习算法的专用芯片,TPU便诞生了。
GPU(Graphics Processing Unit):图像处理器,擅长并行计算,特别适用于处理大规模的数据集和图形渲染任务。 NPU(Neural Processing Unit):神经网络处理器,专门用于进行神经网络计算和推理,对于深度学习等人工智能任务具有高效性能。 TPU(Tensor Processing Unit):张量处理器,针对机器学习任务进行了优化,能高效处理大规模张量...
据称,TPU与同期的CPU和GPU相比,可以提供15-30倍的性能提升,以及30-80倍的效率(性能/瓦特)提升。初代的TPU只能做推理,要依靠Google云来实时收集数据并产生结果,而训练过程还需要额外的资源;而第二代TPU既可以用于训练神经网络,又可以用于推理。 看到这里你可能会问了,为什么TPU会在性能上这么牛逼呢? 嗯,谷歌写了...
DPU可以处理大量的数据流,并执行各种网络协议和安全功能。 4.TPU(Tensor Processing Unit,张量处理单元) TPU是一种针对人工智能和机器学习任务进行优化的处理器。它具有高度并行的架构和专门的硬件加速器,用于高效地执行矩阵运算和神经网络计算。TPU广泛应用于深度学习、图像识别、语音识别等领域的加速计算。 5.NPU(Neur...
GPU全称:Graphics Processing Unit, 图像处理器; TPU全称:Tensor Processing Unit, 张量处理器; DPU全称:Deep learning Processing Unit, 深度学习处理器; NPU全称:Neural network Processing Unit, 神经网络处理器; BPU全称:Brain Processing Unit, 大脑处理器。
现在这年代,技术日新月异,物联网、人工智能、深度学习等概念遍地开花,各类芯片名词GPU, TPU, NPU,DPU层出不穷...都是什么鬼?与CPU又是什么关系? HW发布了新款Mate 手机,里面有个叫什么NPU的,听起来很厉害,这是什么东西啊?就是人工智能处理器。 什么是...
• GPU全称:Graphics Processing Unit, 即图像处理器; • TPU全称:Tensor Processing Unit, 即张量处理器; • DPU全称:Deep learning Processing Unit, 即深度学习处理器; • NPU全称:Neural network Processing Unit, 即神经网络处理器; • BPU全称:Brain Processing Unit, 即大脑处理器。
用数字来说话,CPU、GPU与NPU相比,会有百倍以上的性能或能耗比差距——以寒武纪团队过去和Inria联合发表的DianNao论文为例——DianNao为单核处理器,主频为0.98GHz,峰值性能达每秒4520亿次神经网络基本运算,65nm工艺下功耗为0.485W,面积3.02平方毫米mm。 mate10中所用的麒麟970芯片,就集成了寒武纪的NPU,所以才可以实现...
因为它能加速其第二代人工智能系统TensorFlow的运行,而且效率也大大超过GPU――Google的深层神经网络就是由TensorFlow引擎驱动的。TPU是专为机器学习量身定做的,执行每个操作所需的晶体管数量更少,自然效率更高。 TPU与同期的CPU和GPU相比,可以提供15-30倍的性能提升,以及30-80倍的效率(性能/瓦特)提升。
一文带你了解CPU,GPU,TPU,DPU,NPU,BPU 首先，CPU(中央处理器)是机器的核心，承担计算、控制和存储任务。CPU结构包括运算器、控制器、寄存器和高速缓存，遵循冯诺依曼架构，核心是存储程序并顺序执行。然而，CPU在并行计算上受限于存储单元和控制单元的占用空间，计算单元相对较小。随着计算需求增加，CPU...