这部分矩阵计算单元用其特殊的Systolic Array,脉冲阵列,针对性的提升了AI任务中的卷积、矩阵乘等矩阵运算的速度和功耗。 CPU vs GPU vs TPU 首先在神经网络中,柚子:IC人员神经网络基础,之前我这里写到过神经网络一个重要的计算内容就是对输入向量和权重向量的卷积。 比如一个转化为像素的图输入每个点的值为x→={...
TPU是根据深度学习的应用场景的定制处理器,相比于GPU具有更窄的通用性,更容易处理性能和带宽的平衡,定制更恰当的计算规模,实现更高的计算效率和性能功耗比。 最后,从交互方式和部署模式上,GPU采用PCIE接口并具备NVLink板间总线,支持8卡互联;TPU采用PCIE接口,TPU2采用专用网络互联接口,可以实现更多的芯片级互联,如图2...
与传统的 CPU 相比,GPU 的并行计算能力使其特别适合处理大规模数据集和复杂计算任务,于是在 AI 大模型爆发的近几年,GPU 一度成为 AI 训练的算力硬件首选。 然而,随着 AI 大模型的不断发展,计算任务在指数级地日益庞大与复杂化,这对计算能力与计算资源提出了全新的要求,GPU 用于 AI 计算时的算力利用率较低、...
理论上的峰值运算能力.vs.实际能达到的运算能力理论上的峰值是全部PE都在工作，为了让实际值逼近理论值...
TPU v1的推理速度比K80 GPU和Haswell CPU快15到30倍。 TPU v1的相对计算效率是GPU的25到29倍。 时至今日,这个「临时赶工」的ASIC,已经不断完善和壮大,在英伟达的统治之下,开辟了另一条道路。 参考资料: https://thechipletter.substack.com/p/googles-first-tpu-architecture...
深度学习专用的DSA(Domain Specific Architecture)架构硬件——脉动阵列。适合用于非常规整简单的运算,但正巧矩阵乘和卷积就是这种规整又简单的运算,来自两个方向的数据以一定的间隔到达阵列中的MXU,并在那里进行运算。不过,MXU中的权值阵列专门为矩阵乘法运算进行了优化,并不适用于通用的逻辑计算 ...
TPU vs GPU vs CPU: Comparison based on different factors Let’s compare these three processors on different factors. Cores CPU: The number of cores in a CPU includes one (single-core processor), 4 (quad-core processor), 8 (octa-core processor), etc. The CPU cores are directly proportiona...
GPU:主要用来做并行计算和处理图像,相对于CPU,可以同时处理大量相对简单的运算,受控于CPU TPU: 与TF软件相关的神经网络学习的算法加速器 NPU:算法加速器的统称(个人目前认为TPU也是一种NPU) DPU:主要用来处理“datacenter Tax”,承载网络传输数据这一部分(不涉及算法训练)的算力 ...
TPU vs GPU vs CPU: A Cross-Platform Comparison The researchers made a cross-platform comparison in order to choose the most suitable platform based on models of interest. This can also be said as the key takeaways which shows that no single platform is the best for all scenarios. They...
TPU原理技术与xPU CPU、GPU、DPU、TPU、NPU…… 人工智能的发展离不开算力的支持,算力又是依附于各种硬件设备的,没有了算力设备的加持,就好比炼丹少了丹炉一样,可想而知,人工智能智能也就无用武之地了。以深度学习为主的人工智能方向的发展更是离不开强大的算力支持。