在CPU+GPU協(xié)同計算中，CPU和GPU的計算能力不同，靜態(tài)地給CPU和GPU劃分任務(wù)會導(dǎo)致CPU和GPU計算不同步，導(dǎo)致嚴重的負載不均衡，為了實現(xiàn)CPU和GPU的負載均衡，需要對CPU和GPU不同的劃分方法。
2018-05-03 09:01:29
6452 
本文首先闡述了FPGA的原理了，其次分析了FPGA比CPU和GPU快的原理，最后闡述了CPU與GPU的區(qū)別。
2018-05-31 09:00:2915956 
最近我們看到一篇文章，說FPGA可能會取代CPU和GPU成為將來機器人研發(fā)領(lǐng)域的主要芯片。文章列舉了很多表格和實驗數(shù)據(jù)，證明了在很多領(lǐng)域FPGA的性能會極大優(yōu)于CPU。并且預(yù)言FPGA將來可能會取代CPU和GPU現(xiàn)在的地位。但事實真的是這樣嗎？
2016-05-16 10:39:5916447 在嵌入式設(shè)備中為了降低功耗防止芯片發(fā)熱，廠商一般默認都將CPU和GPU頻率為最小，為了提高性能，減少算法耗時需要手動將CPU或者GPU頻率設(shè)到性能模式。
2022-09-21 14:42:317359 當前主流的AI芯片主要分為三類，GPU、FPGA、ASIC。GPU、FPGA均是前期較為成熟的芯片架構(gòu)，屬于通用型芯片。ASIC屬于為AI特定場景定制的芯片。行業(yè)內(nèi)已經(jīng)確認CPU不適用于AI計算，但是在AI應(yīng)用領(lǐng)域也是必不可少。
2023-02-14 11:03:562495 本文內(nèi)容包括CPU、內(nèi)存和GPU知識，本期重點更新GPU和CPU部分知識。比如：GPU更新包括架構(gòu)演進，最新產(chǎn)品A100、選型策略、架構(gòu)分析、散熱和規(guī)格分類等。
2023-11-13 11:47:24698 
CPU、GPU 都屬于馮·諾依曼結(jié)構(gòu)，指令譯碼執(zhí)行、共享內(nèi)存。FPGA 之所以比 CPU 甚至 GPU 能效高，本質(zhì)上是無指令、無需共享內(nèi)存的體系結(jié)構(gòu)帶來的福利。
2022-11-22 16:00:051256 嵌入式算法移植優(yōu)化學習筆記5——CPU,GPU,TPU,NPU都是什么一、什么是CPU?二、什么是GPU?三、什么是TPU?四、什么是NPU?附：一、什么是CPU?中央處理器（CPU），是電子計算機
2021-12-15 06:07:07
CPU和GPU之間有什么區(qū)別？
2021-11-05 07:58:29
容納上千個沒有邏輯關(guān)系的數(shù)值計算線程，它的優(yōu)勢是無邏輯關(guān)系數(shù)據(jù)的并行計算。2．主頻另外，GPU執(zhí)行每個數(shù)值計算的速度并沒有比CPU快，從目前主流CPU和GPU的主頻就可以看出了，CPU的主頻都超過
2017-12-03 20:08:47
類的或者是非圖形類的高度并行數(shù)值計算，GPU可以容納上千個沒有邏輯關(guān)系的數(shù)值計算線程，它的優(yōu)勢是無邏輯關(guān)系數(shù)據(jù)的并行計算。 2．主頻 另外，GPU執(zhí)行每個數(shù)值計算的速度并沒有比CPU快，從目前主流
2017-12-03 15:43:58
精度和稀疏DNN中，Stratix 10 FPGA 比 Titan X GPU的性能更好，甚至性能功耗比要更好。未來這類DNN可能會成為趨勢。4.研究1：GEMM測試DNN 嚴重依賴GEMM。常規(guī)
2017-04-27 14:10:12
CPU和GPU都屬于馮·諾依曼結(jié)構(gòu)，指令譯碼執(zhí)行，共享內(nèi)存。FPGA之所以比CPU、GPU更快，本質(zhì)上是因為其無指令，無共享內(nèi)存的體系結(jié)構(gòu)所決定的。馮氏結(jié)構(gòu)中，由于執(zhí)行單元可能執(zhí)行任意指令，就需要
2018-08-16 09:54:23
訓(xùn)練時長的三分之一。
圖10：FPGA僅用200MHz，就可以實現(xiàn)比CPU快43倍、比GPU快3倍的效果，而且功耗僅為GPU的20%
FPGA“無批次 (Batch-less)“的架構(gòu)
2023-11-09 14:09:46
現(xiàn)場可編程門陣列 (FPGA) 解決了 GPU 在運行深度學習模型時面臨的許多問題
在過去的十年里，人工智能的再一次興起使顯卡行業(yè)受益匪淺。英偉達 (Nvidia) 和 AMD 等公司的股價也大幅
2024-03-21 15:19:45
微軟、百度等公司的數(shù)據(jù)中心大規(guī)模部署，以同時提供強大的計算能力和足夠的靈活性。FPGA 為什么快？「都是同行襯托得好」。CPU、GPU 都屬于馮·諾依曼結(jié)構(gòu)，指令譯碼執(zhí)行、共享內(nèi)存。FPGA 之所以比
2017-03-11 09:52:46
在 CPU 和 GPU 上推斷出具有 OpenVINO? 基準的相同模型：
benchmark_app.exe -m model.xml -d CPU
benchmark_app.exe -m
2023-08-15 06:43:46
GPU是如何工作的GPU與DSP區(qū)別GPU和CPU的區(qū)別是什么
2021-01-05 06:15:15
在過去的幾年間，FPGA技術(shù)備受矚目，而快閃FPGA的出現(xiàn)無疑引發(fā)FPGA領(lǐng)域的一場革命，推動了FPGA的進一步飛躍。由于PPGA的特性主要由其使用的可編程技術(shù)來決定，相對于SRAM FPGA，快閃FPGA具有更好的非易失性，這使其成為FPGA設(shè)計的更好的選擇。
2019-08-05 07:59:59
解析HSA----CPU+GPU異構(gòu)系統(tǒng)架構(gòu)
2021-02-03 07:07:34
MCU、DSP、GPU、MPU、CPU、DPU、FPGA、ASIC、SOC、ECU、NPU、TPU、VPU、APU、BPU、ECU、FPU、EPU、這些主控異同點有哪些？
2021-12-17 17:07:47
“/device：CPU：0”（或“/cpu：0”），第 i 個 GPU 設(shè)備命名為“/device：GPU：I”（或“/gpu：I”）。如前所述，GPU 比 CPU 要快得多，因為它們有許多小的內(nèi)核。然而，在所
2020-07-28 14:33:28
ai芯片和gpu的區(qū)別▌車載芯片的發(fā)展趨勢(CPU-GPU-FPGA-ASIC)過去汽車電子芯片以與傳感器一一對應(yīng)的電子控制單元(ECU)為主，主要分布與發(fā)動機等核心部件上。...
2021-07-27 07:29:46
我們知道DSP芯片處理數(shù)字信號速度快，精度高，那為什么計算機不用DSP而是用CPU/GPU呢？或者說計算機有哪個模塊是使用了DSP的嗎？那么計算機中有硬件乘法器嗎？
2018-05-20 16:51:52
最近我們看到一篇文章，說FPGA可能會取代CPU和GPU成為將來機器人研發(fā)領(lǐng)域的主要芯片。文章列舉了很多表格和實驗數(shù)據(jù)，證明了在很多領(lǐng)域FPGA的性能會極大優(yōu)于CPU。并且預(yù)言FPGA將來可能會取代
2019-10-09 08:33:52
GPU 和 FPGA。有人說 GPU 好用；有人說 FPGA 靈活可編程；有人說 GPU 運算能力強，適合對人工智能進行“訓(xùn)練”；有人說做“推斷”還得靠 FPGA … 作為程序員，您會更傾向于用哪一種方案？`
2017-08-23 15:42:16
應(yīng)運而生。CPU與GPU結(jié)構(gòu)對比示意圖 via：baike.baidu.com通過CPU與GPU結(jié)構(gòu)上的對比我們可以看出，CPU功能模塊很多，能適應(yīng)復(fù)雜運算環(huán)境；GPU構(gòu)成則相對簡單，大部分晶體管主要用于構(gòu)建
2017-03-15 11:40:15
性能、更低時延和更快加速性能，在大數(shù)據(jù)和云計算領(lǐng)域?qū)⑻娲?b class="flag-6" style="color: red">CPU+GPU，而Intel 的至強處理器+FPGA也將在2017 年量產(chǎn)。不難發(fā)現(xiàn)，本土FPGA廠商要先固本，然后求發(fā)展。通過產(chǎn)業(yè)化的單點產(chǎn)品
2017-01-12 18:54:15
一、介紹FPGA是實現(xiàn)可編程數(shù)字邏輯的器件。和CPU、GPU/NPU和專用ASIC等電路架構(gòu)一樣，FPGA如今也開始被廣泛用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（NN）的實現(xiàn)。今天，賽靈思和英特爾是全球領(lǐng)先的兩家FPGA
2023-02-08 15:26:46
在 CPU 上推斷出 FP32 模型格式和 FP16 模型格式。
FP32 模型格式的推斷速度比 FP16 模型格式快。
無法確定推斷 FP32 模型格式的原因比 CPU 上的 FP16 模型格式快。
2023-08-15 08:03:04
什么是顯卡？什么是GPU？什么是CUDA？CPU和GPU的關(guān)系是什么？
2021-09-27 08:22:16
GPU工作原理是什么？GPU主要作用有哪些？GPU與DSP區(qū)別在哪里？GPU和CPU的區(qū)別是什么？
2021-04-19 09:16:06
的區(qū)別正在逐漸縮小，因為GPU也在處理不規(guī)則任務(wù)和線程間通信方面有了長足的進步。另外，功耗問題對于GPU比CPU更嚴重?？偟膩碇v，GPU和CPU的區(qū)別是個很大的話題，甚至可以花一個學期用32個學時十幾次講座來講。
2015-11-04 10:04:53
談GPU的作用、原理及與CPU、DSP的區(qū)別 GPU是顯示卡的心臟，也就相當于CPU在電腦中的作用，它決定了該顯卡的檔次和大部分性能，同時也是2D顯示卡和3D顯示卡的區(qū)別依據(jù)。2D顯示芯片在處理3D
2017-09-13 09:43:55
13 GPU將模型數(shù)據(jù)放進顯存，顯卡同時也為模型貼材質(zhì)，給模型上顏色。CPU相應(yīng)從顯存中獲取多邊形的信息。然后CPU計算光照后產(chǎn)生的影子的輪廓。等CPU計算出后，顯卡的工作又有了，那就是為影子中填充深的顏色
2017-12-12 16:58:3146860 CPU+FPGA的并行處理是目前的發(fā)展趨勢這種處理方式將大行其道。
2018-01-02 15:54:0715989 關(guān)于手機cpu和gpu哪個重要？這兩者是相輔相成的。只有好的CPU搭配好的GPU才能發(fā)揮出各自的最大潛力，現(xiàn)在的廠商與其堆料不如把重點放到優(yōu)化上來，怎樣才能讓芯片在日常生活中發(fā)揮出穩(wěn)定的性能，而不是追求跑分好看，真正做到物盡其用。
2018-01-06 11:17:0545620 FPGA仿真篇-使用腳本命令來加速仿真二 基于FPGA的HDMI高清顯示借口驅(qū)動 基于FPGA灰度圖像高斯濾波算法的實現(xiàn) FPGA為什么比CPU和GPU快 基于Xilinx FPGA的視頻圖像采集
2018-02-20 20:32:0015820 
FPGA仿真篇-使用腳本命令來加速仿真二 基于FPGA的HDMI高清顯示借口驅(qū)動 基于FPGA灰度圖像高斯濾波算法的實現(xiàn) FPGA為什么比CPU和GPU快 基于Xilinx FPGA的視頻圖像采集
2018-02-20 20:35:001135 FPGA仿真篇-使用腳本命令來加速仿真二 基于FPGA的HDMI高清顯示借口驅(qū)動 基于FPGA灰度圖像高斯濾波算法的實現(xiàn) FPGA為什么比CPU和GPU快 基于Xilinx FPGA的視頻圖像采集
2018-02-20 20:39:001029 FPGA仿真篇-使用腳本命令來加速仿真二 基于FPGA的HDMI高清顯示借口驅(qū)動 基于FPGA灰度圖像高斯濾波算法的實現(xiàn) FPGA為什么比CPU和GPU快 基于Xilinx FPGA的視頻圖像采集
2018-02-20 20:44:001256 
FPGA仿真篇-使用腳本命令來加速仿真二 基于FPGA的HDMI高清顯示借口驅(qū)動 基于FPGA灰度圖像高斯濾波算法的實現(xiàn) FPGA為什么比CPU和GPU快 基于Xilinx FPGA的視頻圖像采集
2018-02-20 20:49:007272 
FPGA仿真篇-使用腳本命令來加速仿真二 基于FPGA的HDMI高清顯示借口驅(qū)動 基于FPGA灰度圖像高斯濾波算法的實現(xiàn) FPGA為什么比CPU和GPU快 基于Xilinx FPGA的視頻圖像采集
2018-02-20 20:54:008672 
FPGA仿真篇-使用腳本命令來加速仿真二 基于FPGA的HDMI高清顯示借口驅(qū)動 基于FPGA灰度圖像高斯濾波算法的實現(xiàn) FPGA為什么比CPU和GPU快 基于Xilinx FPGA的視頻圖像采集
2018-02-20 20:54:0011626 依據(jù)各級緩存容量，將CPU主存中種群個體和螞蟻個體數(shù)據(jù)劃分存儲到一級、二級和三級緩存中，以減少并行計算過程中數(shù)據(jù)在各級存儲之間的傳輸開銷，在CPU與GPU之間采取異步傳送和不完全傳送數(shù)據(jù)、CPU多個
2018-02-01 17:12:100 GPU 是并行編程模型，和CPU的串行編程模型完全不同，導(dǎo)致很多CPU 上優(yōu)秀的算法都無法直接映射到GPU 上，并且GPU的結(jié)構(gòu)相當于共享存儲式多處理結(jié)構(gòu)，因此在GPU上設(shè)計的并行程序與CPU 上的串行程序具有很大的差異。
2018-02-02 16:38:286556 目前，大多智能服務(wù)機器人使用的還是通用芯片，包括CPU、GPU以及FPGA。相比CPU，GPU對于圖像的運算性能更強，而FPGA雖然不具備通用計算功能，但是在簡單重復(fù)運算上不僅效率高，而且功耗低，在行業(yè)內(nèi)也有普遍應(yīng)用。
2018-03-20 16:06:003860 CPU和GPU都屬于馮·諾依曼結(jié)構(gòu)，指令譯碼執(zhí)行，共享內(nèi)存。FPGA之所以比CPU、GPU更快，本質(zhì)上是因為其無指令，無共享內(nèi)存的體系結(jié)構(gòu)所決定的。
2018-04-02 17:52:3195602 當你需要對大量數(shù)據(jù)做同樣的事情時，GPU更合適，當你需要對同一數(shù)據(jù)做很多事情時，CPU正好。
然而在實際應(yīng)用中，后一種情形更多，也就是CPU更為靈活能勝任更多的任務(wù)。GPU能做什么？關(guān)于圖形方面的以及大型矩陣運算，如機器學習算法、挖礦、暴力破解密碼等，GPU會有所幫助。
2018-04-08 08:51:001721 
在CPU-GPU異構(gòu)系統(tǒng)架構(gòu)中，由于GPU程序的多線程特點，大多數(shù)GPU程序會壟斷系統(tǒng)中的共享資源，例如片上網(wǎng)絡(luò)。這將給CPU程序的性能造成很大的損失。我們發(fā)現(xiàn)有一些GPU程序性能對網(wǎng)絡(luò)延遲表現(xiàn)
2018-04-26 16:33:131 不過在聯(lián)發(fā)科副總經(jīng)理暨智能設(shè)備事業(yè)群總經(jīng)理游人杰看來，雖然CPU、GPU等通用型芯片以及FPGA可以適應(yīng)相對更多種的算法，但是特定算法下ASIC的性能和效能要更高。另外，雖然FPGA的便定制特性比ASIC芯片更加靈活，但部署FPGA所付出的成本也要比ASIC更高。
2018-05-04 15:39:03251868 
計算密集型任務(wù)的例子包括矩陣運算、圖像處理、機器學習、壓縮、非對稱加密、Bing 搜索的排序等。這類任務(wù)一般是 CPU 把任務(wù)卸載（offload）給 FPGA 去執(zhí)行。對這類任務(wù)，目前我們正在
2018-06-25 16:02:4517458 
你還沒聽過FPGA？那你一定是好久沒有更新自己在企業(yè)級IT領(lǐng)域的知識了。今天筆者就和大家聊聊何為FPGA？FPGA主要應(yīng)用場景是什么？有人說FPGA是替代傳統(tǒng)CPU和GPU的未來，你信嗎？
2018-07-28 11:26:0514857 使用Intel INDE工具刪除CPU-GPU同步暫停，該暫停導(dǎo)致CPU和GPU之間的某些并行性丟失。
2020-05-31 15:18:001310 幸運的是，比特幣并不是區(qū)塊鏈生態(tài)系統(tǒng)中唯一的加密貨幣。使用簡單的GPU設(shè)備仍然可以挖掘數(shù)百種不同的加密貨幣——在某些情況下，CPU挖掘仍然是可行的。然而，最重要的問題是GPU或CPU挖礦是否仍然有利可圖。我們將繼續(xù)評估當前的CPU和GPU的挖礦狀態(tài)。
2019-03-14 10:36:0730161 經(jīng)歷爆炸式的數(shù)據(jù)增長，AI 這樣的使用場景促使人們開始讓 GPU、FPGA 等專用硬件和 CPU 一起工作。
2019-06-11 17:50:42873 GPU與CPU比較，GPU為什么更適合深度學習?
2019-08-26 15:32:004234 FPGA相對于CPU和GPU，在進行感知處理等簡單重復(fù)的任務(wù)的時候的優(yōu)勢很明顯，按照現(xiàn)在的趨勢發(fā)展下去，FPGA或許會在未來取代機器人開發(fā)中GPU的工作。
2019-09-06 17:48:102115 與其他計算載體如CPU與GPU相比，FPGA具有高性能、低能耗以及可硬件編程的特點。圖1介紹了FPGA的硬件架構(gòu)，每個FPGA主要由叁個部分組成：輸入輸出邏輯，主要用于FPGA與外部其他部件，比如傳感器的通信。
2019-10-21 14:56:172476 FPGA相對于CPU和GPU，在進行感知處理等簡單重復(fù)的任務(wù)的時候的優(yōu)勢很明顯，按照現(xiàn)在的趨勢發(fā)展下去，FPGA或許會在未來取代機器人開發(fā)中GPU的工作。
2019-12-20 14:39:312425 在AMD的財務(wù)分析日上，AMD 透露將會升級其Infinity Fabric總線，不僅支持CPU-CPU以及GPU-GPU之間的連接，而且還將支持CPU-GPU之間的連接。
2020-03-09 14:24:312388 目前，PS5最讓大家感興趣應(yīng)該就是它的超頻CPU和GPU了，近日，數(shù)毛社（Digital Foundry）和首席系統(tǒng)架構(gòu)師Mark Cerny進行了交談，其中就談到了CPU和GPU的超頻，Mark
2020-04-03 15:53:313090 CPU、GPU等協(xié)處理器、DSP、ASIC、FPGA等。一個異構(gòu)計算平臺往往包含使用不同指令集架構(gòu)(ISA)的處理器。
2020-09-04 15:03:096202 
對于GPU，大家想必也十分熟悉。但是，大家真的了解GPU嗎？譬如，GPU和顯卡是同一個東西嗎？CPU和GPU有什么區(qū)別嗎？
2020-11-23 10:14:214741 對于GPU，大家想必也十分熟悉。但是，大家真的了解GPU嗎？譬如，GPU和顯卡是同一個東西嗎？CPU和GPU有什么區(qū)別嗎？在本文中，小編將對這兩個問題加以介紹。如果GPU是您正在了解的知識，本文將是很好的入門素材哦，不妨和小編共同往下閱讀吧。
2020-11-28 11:23:3422492 CPU、GPU、TPU、NPU等的講解
2021-01-05 14:54:179657 、GPU、和FPGA的比較 桌面端的CPU為馮諾依曼結(jié)構(gòu)，從上圖可以看出，其基本組成為控制器，Cache，和ALU。而計算單元ALU在CPU中的占比不大，所以它的并行計算能力有限。 中間的為GPU，綠色的計算單元占了絕大部分，所以并行計算能力很強。 弱點是控制能力很弱，Cache小，為
2021-06-30 10:57:542037 在先前的文章中《近距離看GPU計算（2）》，我們談到GPU相比CPU有更大的內(nèi)存帶寬，此言不虛，這也是眾核GPU有源源不斷數(shù)據(jù)彈藥供給，能夠發(fā)揮強大算力的主要原因?；旧?b class="flag-6" style="color: red">GPU的內(nèi)存帶寬要比CPU
2021-08-04 16:19:022101 CPU和GPU的區(qū)別有哪些呢？接下來簡單給大家介紹一下關(guān)于GPU和CPU的區(qū)別。
2022-01-06 17:07:1527152 FPGA 可提供一種不同的 AI 優(yōu)化的硬件方法。與 GPU 不同，FPGA 提供獨特的精細化空間可重構(gòu)性。這意味著我們可以配置 FPGA 資源，以極為準確的順序執(zhí)行精確的數(shù)學函數(shù)，從而實施所需的操作。
2022-06-13 09:58:351060 APU叫做加速處理單元，其實是GPU和CPU的集合，將兩個單元整合后能幫助各元件之間更好的通信，因為是AMD開發(fā)的，所以叫做APU。
2022-06-14 14:46:567457 GPU則專為多任務(wù)而生，并發(fā)能力強，具體來講就是多核，一般的CPU有2核、4核、8核等，而GPU則可能會有成百上千核。
2022-10-06 06:20:002902 陌生，它一直都被廣泛使用。但是，大部分人 還不是太了解它，對它有很多疑問——FPGA到底是什么？為什么要使用它？相比 CPU、GPU、ASIC（專用芯片），FPGA有什么特點？…… 今天，帶著這一系列的問題，我們一起來——揭秘FPGA。 一、為什么使用 FPGA？ 眾所周知，
2022-11-22 14:35:101087 FPGA和CPU一直是雷達信號處理不可分割的組成部分。傳統(tǒng)上FPGA用于前端處理，CPU用于后端處理。隨著雷達系統(tǒng)的處理能力越來越強，越來越復(fù)雜，對信息處理的需求也急劇增長。為此，FPGA不斷在提高
2022-12-14 11:46:091268 CPU 渲染利用計算機的 CPU 來執(zhí)行場景并將其渲染到接近完美。這也是執(zhí)行渲染的更傳統(tǒng)方式。然而，隨著 GPU 的出現(xiàn)，基于 GPU 的渲染獲得了很大的普及。
2023-03-08 14:50:001481 GPU是什么和CPU的區(qū)別?CPU是計算機的中央處理單元，可以以最小的延遲執(zhí)行算術(shù)和邏輯運算。相比之下，GPU是一種嵌入式或外部圖形處理單元，可以執(zhí)行浮點運算以在高分辨率圖像和視頻中渲染多邊形坐標。下面，小編將和大家一起討論CPU和GPU之間的區(qū)別。
2023-05-25 17:23:141855 以下是以表格形式提供的 CPU 和 GPU 之間的一些區(qū)別。
2023-06-06 15:51:34627 在沒有GPU之前，基本上所有的任務(wù)都是交給CPU來做的。
2023-07-14 11:50:102302 GPU和FPGA都是現(xiàn)代計算機技術(shù)中的高性能計算設(shè)備，具有不同的特點和應(yīng)用場景。本文將詳細介紹GPU和FPGA的工作原理及其區(qū)別。
2023-08-06 16:50:491348 gpu和cpu哪個更重要？ 當我們談到計算機的性能時，CPU（中央處理器）和GPU（圖形處理器）都是非常重要的組件。然而，在某些情況下，GPU和CPU的重要性會有所不同。在本文中，我們將討論GPU
2023-08-09 15:51:104110 gpu和cpu有什么區(qū)別？ GPU和CPU是電腦中兩個重要的計算器件。如果想要了解這兩個設(shè)備的區(qū)別，需要從它們的含義和工作原理入手。 首先，CPU（Central Processing Unit
2023-08-09 16:15:538667 GPU和CPU是計算機系統(tǒng)中最重要的兩種處理器，它們在不同的應(yīng)用中發(fā)揮不同的作用。
2023-08-09 18:24:052174 cpu gpu npu的區(qū)別 NPU與GPU哪個好？gpu是什么意思？ 在當今數(shù)字化和人工智能的時代，高效的計算能力是現(xiàn)代技術(shù)發(fā)展的重要基礎(chǔ)。因此，Central Processing Unit
2023-08-27 17:03:086665 CPU+xPU 的異構(gòu)方案成為大算力場景標配，GPU為應(yīng)用最廣泛的 AI 芯片。目前業(yè)內(nèi)廣泛認同的AI 芯片類型包括GPU、FPGA、NPU 等。由于 CPU 負責對計算機的硬件資源進行控制調(diào)配，也要負責操作系統(tǒng)的運行，在現(xiàn)代計算系統(tǒng)中仍是不可或缺的。
2023-09-03 11:47:311068 
以下是以表格形式提供的CPU和GPU之間的一些區(qū)別：中央處理器圖形處理器CPU代表中央處理器。GPU代表圖形處理單元。CPU是通用處理器。GPU是專用處理器。CPU更靈活，指令集更大，可以執(zhí)行廣泛
2023-12-14 08:28:03318 
CPU、GPU遵循的是馮·諾依曼體系結(jié)構(gòu)，指令要經(jīng)過存儲、譯碼、執(zhí)行等步驟，共享內(nèi)存在使用時，要經(jīng)歷仲裁和緩存。 而FPGA和ASIC并不是馮·諾依曼架構(gòu)（是哈佛架構(gòu)）。以FPGA為例，它本質(zhì)上是無指令、無需共享內(nèi)存的體系結(jié)構(gòu)。
2024-01-06 11:20:07452 
GPU（圖形處理器）是顯卡（顯像處理器）的一種，它是一種專門用于圖形計算的處理器。顯卡是計算機中的一個重要組件，負責處理和渲染圖形，使它們能夠在顯示屏上顯示出來。GPU與CPU在計算原理和結(jié)構(gòu)上有
2024-01-10 15:45:201101 GPU比CPU更快的原因并行處理能力：GPU可以同時處理多個任務(wù)和數(shù)據(jù)，而CPU通常只能一次處理一項任務(wù)。這是因為GPU的架構(gòu)使得它可以同時處理多個核心，從而實現(xiàn)高效的并行計算，這是GPU在處理
2024-01-26 08:30:03448 GPU和CPU是兩種常見的計算機處理器，它們在結(jié)構(gòu)和功能上有很大的區(qū)別。在這篇文章中，我們將探討GPU和CPU的區(qū)別，并詳細介紹它們的原理、應(yīng)用領(lǐng)域和性能特點。 一、概述 1.1 GPU（圖形處理器
2024-02-20 11:24:47511
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