GPU和CPU分别针对的是两种不同的应用场景,他们的设计目标不同,CPU需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型,同时逻辑判断又会引入大量的分支跳转和中断的处理。这些都使得CPU的内部结构异常复杂。而GPU擅长的则是在不需要被打断的纯净的计算环境中进行类型高度统一的、相互无依赖的大规模数据处理,人工智能的计算恰巧...
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GPU是专门为处理图形和图像数据而设计的硬件组件。它们的性能通常比CPU高得多,因为它们可以并行处理大量的图形和图像数据。然而,GPU在处理非图形任务方面相对较弱,这正是FPGA和CPU的优势所在。近年来,随着深度学习和人工智能的发展,GPU在这些领域的应用越来越广泛,因为它们可以高效地处理大量的并行计算任务。 为什么FPGA、...
主流的AI芯片主要包括GPU、FPGA、ASIC等。其中，GPU和FPGA是前期较为成熟的通用型芯片架构，而ASIC是为AI特定场景定制的芯片。CPU在AI应用领域也是必不可少，但不适用于AI计算。另外还有类脑芯片，可算作ASIC的一种。各种AI芯片各有优缺点。例如，GPU在深度学习算法训练上非常高效，但在应用时只能处理一张输入图像...
相对于CPU和GPU的冯·诺依曼结构,FPGA采用无指令、无需共享内存设计,每个逻辑单元的功能在重编程时就已经确定,使得FPGA的能效要比CPU和GPU高。 那么相对于ASIC,FPGA的性能如何呢,前面文档君已经说过,ASIC芯片属于定制款,因此性能更强,能耗更低,但因为技术门槛更高、设计周...
CPU、GPU、FPGA、ASIC等AI芯片特性及对比 CPU CPU（Central Processing Unit，中央处理器）：一种通用处理器，主要用于计算机的通用处理，如文本处理、图形处理、多媒体处理等。CPU一般采用串行方式处理指令，适合于顺序执行的任务，但处理大规模并行计算时效率不高。GPU GPU（Graphics Processing Unit，图形处理器）：一...
CPU：多面手，处理各种日常计算任务。GPU：艺术家，擅长图形和并行计算。GPGPU：多才多艺的艺术家，除了图形还能处理通用计算任务。FPGA：可按需定制的空地，适用于特定的计算任务。DPU：数据中心，专注于数据处理以优化系统整体性能。TPU：机器学习的超级计算中心，高效处理深度学习任务。-对此，您有什么看法见解？- -...
对通信密集型任务,FPGA 相比 CPU、GPU 的优势就更大了。 从吞吐量上讲,FPGA 上的收发器可以直接接上 40 Gbps 甚至 100 Gbps 的网线,以线速处理任意大小的数据包;而 CPU 需要从网卡把数据包收上来才能处理,很多网卡是不能线速处理 64 字节的小数据包的。尽管可以通过...
GPU在并行计算能力和原始FLOPS性能上通常优于CPU,但在特定任务的能效比上可能不及FPGA或ASIC。其通用计算架构使其比ASIC和TPU更具灵活性,但在固定计算任务上效率相对较低。2. 可程序化逻辑门阵列(FPGAs)技术架构与特性FPGA是一种可在制造后重新配置的集成电路,由可编程逻辑块、可配置互连和I/O单元组成。与固定...