许多科技巨头都在积极布局NPU市场,以满足AI时代的计算需求。 1.英特尔 :英特尔开发的XPU混合算力解决方案,通过嵌入独立NPU,显著提升终端AI能力。其CPU+GPU+NPU异构方案能够更好地适应多样化的AI用例。 2. 高通:高通在2023年发布的集成ARM CPU与AI引擎NPU芯片X Elite,其NPU模块算力达到16TOPS,总算力达到75TOPS,能够...
NPU代表神经处理单元。NPU是一种专为优化与人工智能和神经网络相关的任务性能而设计的专用硬件。这可能会让NPU听起来像是应该出现在研究实验室和军事基地的东西，但NPU——尽管是一项相对较新的发明——正变得越来越普遍。不久的将来，你将开始在桌面和笔记本电脑中看到NPU，而且大多数现代智能手机已经在它们的主CPU中...
例如,英特尔开发的XPU混合算力解决方案,结合了CPU、GPU和NPU以提升终端AI能力。高通推出的骁龙X Elite处理器集成ARM CPU与AI引擎NPU,其单NPU模块算力高达16TOPS,总算力达到75TOPS。类似地,AMD的Ryzen 8000G CPU和苹果的新款MacBook Air系列笔记本电脑,也都内置了高性能NPU模块,显著提升设备端的AI性能。 这些案例表...
相比之下,GPU 具有更多的多功能内核(versatile cores),这些内核通常可并行处理多种计算任务,但 NPU 对神经网络算法进行了针对性的优化设计。 NPU 特别擅长处理短期且重复性的任务。集成到现代计算机系统中后,NPU 可以减轻 GPU 处理神经网络时固有矩阵运算的负担,使 GPU 能够专注于图形渲染或通用计算任务。 与GPU 相...
NPU 代表神经处理单元。它是一种针对人工智能和机器学习任务进行优化的特殊处理器。这个名字的由来是因为人工智能模型使用神经网络。通俗地说，神经网络是一个由相互连接的节点组成的庞大网络，这些节点之间传递信息。NPU 并不是一个需要购买并插入的单独设备（例如 GPU）。相反，NPU 是作为现代处理器平台的一部分，例如...
NPU：- 增长的需求：随着人工智能应用的普及，NPU 的需求在不断增长，特别是在端侧和边缘侧场景，如智能手机、AIPC 和物联网设备中。- 性能提升：NPU 芯片制造商致力于提高计算能力、能效和推理性能，以满足不断增长的人工智能计算需求。- 应用拓展：NPU 不仅用于图像和视频处理，还在语音识别、自然语言处理等领域...
NPU：高效能、低功耗、更擅长推理 “相比于CPU和GPU，NPU的优势在于高效能、低功耗、易于编程、降低了开发门槛，同时支持多种语言和框架方便开发者进行模型开发和部署。”IDC中国分析师杜昀龙告诉第一财经。传统的CPU通常用于执行通用计算任务，但对于处理大规模的神经网络计算，CPU的处理效率相对较低。GPU通常作为CPU的...
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计算。 DPU(Deep Learning Processing Unit):深度学习处理器,专注于深度学习任务的计算加速。 IPU(Intellig...
01 术语 CPU/GPU/NPU 等等都是硬件芯片,简单来说,晶体管既可以用来实现逻辑控制单元, 也可以用来实现运算单元(算力)。在芯片总面积一定的情况下,就看控制和算力怎么分。 CPU:通用目的处理器,重逻辑控制;…
首先，是能效问题。的确、现代的CPU和GPU其实都具备一定得AI加速能力，特别是GPU的AI算力更是惊人。但CPU的AI计算效率确实算不上高，而GPU拿来算AI时的高功耗，对于像笔记本电脑这类设备来说也是无法忽视的，所以处理AI比CPU更快、比GPU更省电的NPU，自然也就有了省电方面的价值。有的朋友可能会说，如果用算力更...