CPU GPU知道了,那麼什麼是TPU NPU

2021-10-20 10:01:18 字數 701 閱讀 2135

隨著ai技術的蓬勃發展,各種基於ai的應用找到了落地的場景,比如:物聯網、影象識別... 

ai涉及到大量的計算,而且是個性化計算,這樣一來傳統進行通用計算的cpu就不夠用了。

於是有了顯示卡gpu,用來在3d圖形處理時gpu所採用的核心技術有硬體t&l(幾何轉換和光照處理)、立方環境材質貼圖和頂點混合、紋理壓縮和凹凸對映貼圖、雙重紋理四畫素256位渲染引擎等。

更專業的領域,也有了自己的晶元,比如:npu、tpu... 

tpu(tensor processing unit)即張量處理單元,是一款為機器學習而定製的晶元,經過了專門深度機器學習方面的訓練,它有更高效能(每瓦計算能力)。 

因為它能加速其第二代人工智慧系統tensorflow的執行,而且效率也大大超過gpu――google的深層神經網路就是由tensorflow引擎驅動的。tpu是專為機器學習量身定做的,執行每個操作所需的電晶體數量更少,自然效率更高。 

tpu與同期的cpu和gpu相比,可以提供15-30倍的效能提公升,以及30-80倍的效率(效能/瓦特)提公升。 

tpu每瓦能為機器學習提供比所有商用gpu和fpga更高的量級指令,這基本相當於7年後的科技水平。tpu是為機器學習應用特別開發,以使晶元在計算精度降低的情況下更耐用,這意味每乙個操作只需要更少的電晶體,用更多精密且大功率的機器學習模型,並快速應用這些模型,因此使用者便能得到更正確的結果。

貓哥這裡把其它的 *pu 例舉幾個,供參考!

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