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「回收芯片」GPU本来是从CPU中分离出来专门处理图像计算的

发布日期:2018-12-26 16:29:55   来源 : unknown    作者 :unknown    浏览量 :2031
unknown unknown 发布日期:2018-12-26 16:29:55  
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目前在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域,精度最高的算法就是基于深度学习的,传统的机器学习的计算精度已经被超越,目前应用最广的算法,估计非深度学习莫属,而且,传统机器学习的计算量与 深度学习比起来少很多,所以,小编讨论AI芯片时就针对计算量特别大的深度学习而言。毕竟,计算量小的算法,说实话,CPU已经很快了。而且,CPU适合执行调度复杂的算法,这一点是GPU与AI芯片都做不到的,所以他们三者只是针对不同的应用场景而已,都有各自的主场。

「回收芯片」GPU本来是从CPU中分离出来专门处理图像计算的
至于为何用了CPU做对比?
而没有具体说GPU。是因为,我说了,我目前没有系统查看过GPU的论文,不了解GPU的情况,故不做分析。因为积累的缘故,比较熟悉超标量CPU,所以就用熟悉的CPU做详细比较。而且,小型的网络,完全可以用CPU去训练,没啥大问题,最多慢一点。只要不是太大的网络模型。
那些AI算法公司,比如旷世、商汤等,他们的模型很大,自然也不是一块GPU就能搞定的。GPU的算力也是很有限的。

「回收芯片」GPU本来是从CPU中分离出来专门处理图像计算的
至于说CPU是串行,GPU是并行。
没错,但是不全面。只说说CPU串行。这位网友估计对CPU没有非常深入的理解。我的回答中举的CPU是IBM的POWER8,百度一下就知道,这是超标量的服务器用CPU,目前来看,性能已经是非常顶级的了,主频4GHZ。不知是否注意到我说了这是SIMD?这个SIMD,就代表他可以同时执行多条同样的指令,这就是并行,而不是串行。单个数据是128bit的,如果是16bit的精度,那么一周期理论上最多可以计算八组数据的乘法或加法,或者乘加。这还不叫并行?只是并行的程度没有GPU那么厉害而已,但是,这也是并行。

「回收芯片」GPU本来是从CPU中分离出来专门处理图像计算的
GPU本来是从CPU中分离出来专门处理图像计算的,也就是说,GPU是专门处理图像计算的。包括各种特效的显示。这也是GPU的天生的缺陷,GPU更加针对图像的渲染等计算算法。但是,这些算法,与深度学习的算法还是有比较大的区别,而我的回答里提到的AI芯片,比如TPU,这个是专门针对CNN等典型深度学习算法而开发的。另外,寒武纪的NPU,也是专门针对神经网络的,与TPU类似。    「回收cpu」CPU是电脑设备中相当重要的一个部件

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