【技术科普】CPU、GPU、TPU、NPU分别是什么?哪个最强?

2023-12-25 18:36

本文主要是介绍【技术科普】CPU、GPU、TPU、NPU分别是什么?哪个最强?,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

技术日新月异,物联网、人工智能、深度学习等遍地开花,各类芯片名词CPU,GPU, TPU, NPU层出不穷…它们都是什么?又有着什么千丝万缕的关系和区别?

接下来,统一介绍一下:

01 CPU

CPU最早用于计算机的控制单元和运算单元,随着计算机技术的发展,CPU逐渐成为了计算机系统中最重要的部分,担负着整个计算机系统的核心任务。

CPU由多个结构组成,其中包括运算器(ALU, Arithmetic and Logic Unit)、控制单元(CU, Control Unit)、寄存器(Register)、高速缓存器(Cache),它们之间通过数据、控制及状态总线进行通讯。这些结构和通讯方式是CPU完成各种任务的必要基础,也是提高计算机运算效率的关键因素。

特点:CPU具有通用性和灵活性,能够执行各种任务,如操作系统管理、软件运行和数据处理等。它擅长串行计算,即按照指定顺序执行任务。

应用:广泛应用于个人电脑、服务器、移动设备等各种计算设备中。

CPU可单独工作,处理复杂的逻辑运算和不同的数据类型;那为什么会出现GPU呢?

这是因为:但当需要大量的处理类型统一的数据时,则需要调用GPU进行并行计算。

02 GPU

GPU全称为Graphics Processing Unit,中文:图形处理器,就如它的名字一样,是一种专门用于处理图形和图像计算任务的处理器。最初设计用于加速计算机图形渲染,随着对图形表现要求的提高,GPU逐渐发展成为具备强大并行计算能力的处理器。

特点:从架构图上我们可以看到GPU拥有大量的小型处理核心,可同时处理多个任务,能够高效地执行并行计算。它在处理复杂图像、视频和3D图形等方面表现出色。但值得注意的是,GPU无法单独工作,必须由CPU进行控制调用才能工作。

应用:基于它的特点,GPU不仅可以在图像处理领域大显身手,如游戏产业、动画制作;它还被用来科学计算、密码**、数值分析、海量数据处理(排序,Map-Reduce等)、金融分析等需要大规模并行计算的领域。

根据以上所述,CPU和GPU都是较为通用的芯片,但是,万能工具的效率永远比不上专用工具。所以,出现了NPU和TPU!

03 NPU

NPU(Neural network Processing Unit), 即神经网络处理器。神经网络处理器NPU采用“数据驱动并行计算”的架构,是专门为人工智能应用开发的处理器,尤其擅长进行神经网络的训练和推理计算,特别是处理视频、图像类的海量多媒体数据。

特点:NPU采用了专门的硬件加速技术,能够高效地进行大规模的矩阵运算,解决了传统芯片在神经网络运算时效率低下的问题。

应用:NPU主要应用于人脸识别、语音识别、自动驾驶、智能相机等需要进行深度学习任务的领域。比如英码科技的智能工作站,搭载的就是高效的NPU,具备高效、高性能的算力,能够高效精准完成视频的智能分析处理任务,助力不同领域实现智能化应用。

随着人工智能的深入发展,另一种专业的计算需求逐渐涌现,因此有了TPU的出现!

04 TPU

TPU全称是Tensor Processing Unit芯片,中文:张量处理单元芯片,是谷歌开发的一种特殊类型的芯片,专门用于加速人工智能(AI)和机器学习(ML)工作负载。TPU主要针对张量(tensor)操作进行了优化,提高了机器学习相关任务的性能。

据称,TPU与同期的CPU和GPU相比,可以提供15-30倍的性能提升,以及30-80倍的效率(性能/瓦特)提升。初代的TPU只能做推理,要依靠Google云来实时收集数据并产生结果,而训练过程还需要额外的资源;而第二代TPU既可以用于训练神经网络,又可以用于推理。

特点:TPU具有卓越的张量计算能力,能够高速进行大规模矩阵运算,支持高性能的神经网络训练和推理计算。

应用:常用于机器学习模型的训练和推理计算,例如在自然语言处理、计算机视觉和语音识别等领域中发挥重要作用。比如英码科技的IVP03C、IVP03X这两款智能工作站(边缘计算盒子),就是搭载了强悍的TPU处理器,具备卓越的计算能力,算力高达17.6TOPS和32TOPS,同时支持浮点运算,卓越的芯片性能可以满足多种较复杂的长尾算法运算需求,赋能多领域实现AI应用。

总结

以上内容对CPU、GPU、TPU、NPU做了主要的介绍,那么,你认为哪个最强呢?其实,根据目前AI应用的发展情况来看,它们既各司其职,又互相关联,互相配合着完成越来越复杂的智能应用。相信未来也会有更多更强的处理器出现,共同期待!

这篇关于【技术科普】CPU、GPU、TPU、NPU分别是什么?哪个最强?的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



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