GPU的优势在于,其向量运算,一方面性能比CPU有很大提升,另一方面,可以通过CUDA支持用户编程。在CUDA的基础上,通过相关开发库及AI框架的支撑,使得开发者可以很方便的完成AI算法的开发、测试和部署。 5 经典CPU+xPU异构计算的挑战 异构加速的实现架构通常是CPU+GPU/FPGA/DSA,主要由CPU完成不可加速部分的计算以及整个系统...
与GPU的发展类似,DPU是应用驱动的体系结构设计的又一典型案例;但与GPU不同的是,DPU面向的应用更加底层。DPU要解决的核心问题是基础设施的“降本增效”,即将“CPU处理效率低 下、GPU处理不了”的负载卸载到专用DPU,提升整个计算系统的效率、降低 整体系统的总体拥有成本(TCO)。DPU的出现也许是体系结构朝着专用化路线...
在AI人工智能领域中，GPU、CPU和DPU是三种关键的处理器类型，它们各自具有独特的特点和功能。GPU作为图形处理单元，主要用于图形渲染和图像处理；CPU作为中央处理器，具备通用计算能力；而DPU作为深度学习处理单元，则是专门为深度学习任务而设计。下面分别分析他们之间的概念和异同点：GPU（图形处理器）是一种专门设计用于...
DPU是 Data Processing Unit的简称,它是最新发展起来的专用处理器的一个大类,是继CPU, GPU之后,数据中心场景中的第三颗重要的算力芯片,为高带宽、低延迟、数据密集的计算场景提 供计算引擎。 第一阶段,“史前”阶段。 在CPU之前的年代,CPU的处理速度和IO的输入输出速度基本匹配,因此也谈不上以谁为中心。IO部分...
高通的8155芯片是一枚强大的智能座舱SOC芯片，全称是SA8155P，它采用7纳米工艺制造，具有八个核心CPU，算力为8TOPS，也就是每秒运算8万亿次，它可以最多支持6个摄像头，连接4块2K屏幕或者3块4K屏幕，支持WiFi6，支持5G，支持蓝牙5.0。值得注意的是，8155芯片并没有独立的NPU内核，AI计算主要通过DSP、CPU和GPU组成...
异构加速的实现架构通常是CPU+GPU/FPGA/DSA,主要由CPU完成不可加速部分的计算以及整个系统的控制调度,由GPU/FPGA完成特定任务的加速。这种架构面临一些挑战: 可加速部分占整个系统的比例有限,例如加速占比为80%,则加速最高不超过5倍; 数据在CPU和加速器之间来回搬运的影响,加速比率打了折扣,有些场景综合加速效果不...
英伟达首席执行官黄仁勋曾在演讲中表示:“ DPU 将成为未来计算的三大支柱之一,未来的数据中心标配是‘ CPU + DPU + GPU ’。CPU 用于通用计算, GPU 用于加速计算, DPU 则进行数据处理。” 听着有点晕, DPU 到底进行什么样的数据处理?有了 CPU 和 GPU ,为啥还要 DPU ? 众所周知,自从计算机诞生以来,就是采...
所以说， DPU 是 CPU 的一个好帮手，将与 CPU 、 GPU 形成“铁三角”，彻底颠覆数据中心的运算模式...
今天我们先来了解作为数据中心未来计算的三大支柱(CPU、DPU和GPU)的演进历程和三者之间的协作关系。 1. CPU CPU的全称是 Central Processing Unit(中央处理器),在三大支柱中是发展最早的,主要包括运算器(ALU, Arithmetic and Logic Unit)和控制单元(CU, Control Unit),寄存器(Register)、高速缓存器(Cache)和它们...
也就是说CPU可单独作用，处理复杂的逻辑运算和不同的数据类型，但当需要大量的处理类型统一的数据时，则可调用GPU进行并行计算。3.DPU DPU，全名Data Processing Units（数据处理单元），DPU主要承担起安全、网络、存储和AI等业务的加速处理，旨在降低CPU的利用率，满足网络专用计算需求，尤其适用于服务器量多、对数据...