这篇文章给大家聊聊关于GPU的选择人工智能，以及gpu的选择人工智能是什么对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站哦。

本文目录

1. ai芯片能否替代gpu
2. GPU计算有哪些特点？
3. gpu是人工智能芯片吗
4. CPU、GPU、NPU、TPU、SOC，哪种芯片的技术门槛最高？

ai芯片能否替代gpu

AI芯片和GPU在人工智能领域扮演着不同的角色，虽然它们在某些方面有重叠的功能，但在很多情况下并不能完全替代彼此。

GPU（图形处理单元）是一种专门设计用于图形渲染和并行计算的处理器。它们具备高度并行化的能力，适合处理大规模数据并执行并行计算任务。因此，在许多AI应用中，GPU被广泛用于进行深度学习和神经网络训练，因为这些任务通常需要大量的并行计算。

而AI芯片（也称为AI加速器或神经网络处理器）是专门为人工智能任务而设计的芯片。它们具备高度优化的硬件结构和指令集，可以更高效地执行人工智能任务，如图像识别、语音处理和自然语言处理。AI芯片通常使用特定的硬件加速器，如矩阵乘法单元（MatrixMultiplicationUnits）和张量处理单元（TensorProcessingUnits），以加速矩阵运算和张量计算，从而提供更好的性能和能效。

虽然AI芯片在某些特定的AI任务上可以提供更高的性能和能效，但它们并不适用于所有GPU所擅长的计算任务。GPU在通用计算、图形渲染、科学计算等方面具备广泛的适用性，而AI芯片主要专注于人工智能任务的加速。因此，对于包含多种计算任务的应用场景，通常需要综合考虑GPU和AI芯片的搭配使用，以获得最佳的性能和效果。

总结而言，AI芯片和GPU在人工智能领域有各自的优势和应用范围，而它们的关系更多是互补而非替代。根据具体的应用需求，综合选择和配置不同的处理器可以实现更好的性能和效果。

GPU计算有哪些特点？

CPU和GPU都是具有运算能力的芯片，CPU更像“通才”——指令运算(执行)为重+数值运算，GPU更像“专才”——图形类数值计算为核心。在不同类型的运算方面的速度也就决定了它们的能力——“擅长和不擅长”。芯片的速度主要取决于三个方面：微架构，主频和IPC(每个时钟周期执行的指令数)。

微架构

CPU微架构的设计是面向指令执行高效率而设计的，因而CPU是计算机中设计最复杂的芯片。和GPU相比，CPU核心的重复设计部分不多，这种复杂性不能仅以晶体管的多寡来衡量，这种复杂性来自于实现：如程序分支预测，推测执行，多重嵌套分支执行，并行执行时候的指令相关性和数据相关性，多核协同处理时候的数据一致性等等复杂逻辑。

GPU其实是由硬件实现的一组图形函数的集合，这些函数主要用于绘制各种图形所需要的运算。这些和像素，光影处理，3D坐标变换等相关的运算由GPU硬件加速来实现。图形运算的特点是大量同类型数据的密集运算——如图形数据的矩阵运算，GPU的微架构就是面向适合于矩阵类型的数值计算而设计的，大量重复设计的计算单元，这类计算可以分成众多独立的数值计算——大量数值运算的线程，而且数据之间没有像程序执行的那种逻辑关联性。

因此从微架构上看，CPU擅长的是像操作系统、系统软件和通用应用程序这类拥有复杂指令调度、循环、分支、逻辑判断以及执行等的程序任务。它的并行优势是程序执行层面的，程序逻辑的复杂度也限定了程序执行的指令并行性，上百个并行程序执行的线程基本看不到。GPU擅长的是图形类的或者是非图形类的高度并行数值计算，GPU可以容纳上千个没有逻辑关系的数值计算线程，它的优势是无逻辑关系数据的并行计算。

主频

GPU执行每个数值计算的速度并没有比CPU快，从目前主流CPU和GPU的主频就可以看出了，CPU的主频都超过了2GHz，甚至3GHz，而GPU的主频最高还不到2GHz，主流的也就1GHz。所以GPU在执行少量线程的数值计算时速度并不能超过CPU。

目前GPU数值计算的优势主要是浮点运算，它执行浮点运算快是靠大量并行，但是这种数值运算的并行性在面对程序的逻辑执行时毫无用处。

IPC（每个时钟周期执行的指令数）

这个方面，CPU和GPU无法比较，因为GPU大多数指令都是面向数值计算的，少量的控制指令也无法被操作系统和软件直接使用。如果比较数据指令的IPC，GPU显然要高过CPU，因为并行的原因。但是，如果比较控制指令的IPC，自然是CPU的要高的多。原因很简单，CPU着重的是指令执行的并行性。

另外，目前有些GPU也能够支持比较复杂的控制指令，比如条件转移、分支、循环和子程序调用等，但是GPU程序控制这方面的增加，和支持操作系统所需要的能力CPU相比还是天壤之别，而且指令执行的效率也无法和CPU相提并论。

总结一下：

CPU更适合处理逻辑控制密集的计算任务，而GPU适合处理数据密集的计算任务。并且由于现代CPU的发展，使得CPU与计算机主存的交换速度要远远大于GPU与计算机主存的交换速度，因此GPU更适合处理SIMD（SingleInstructionMultiData，单数据多指令）的运算，即将数据放到显存中进行多次计算的计算任务。

目前比较流行CPU+GPU的协同计算模型，在这个模型中，CPU与CPU协同工作，各司其职。CPU负责进行逻辑性强的事物处理和串行计算，GPU则专注于执行高度线程化的并行处理任务。CPU、GPU各自拥有相互独立的存储器地址空间：主机端的内存和设备端的显存。

gpu是人工智能芯片吗

“是的，GPU是人工智能芯片”。1.GPU是人工智能芯片。2.GPU具备高性能并行计算的能力，而在人工智能模型计算和训练的过程中，需要大量的并行计算能力，因此GPU天然具备人工智能处理的特性。3.除了GPU，还有专门针对人工智能应用的ASIC芯片，例如Google的TPU等，它们在人工智能计算方面表现更加出色。

CPU、GPU、NPU、TPU、SOC，哪种芯片的技术门槛最高？

技术门槛，都不低。相比之下，越是新出现的芯片种类，其技术门槛就越高。

芯片的门槛要看几个方面，包括算法设计、材料工艺，加工工艺和封装测试。有时设计算法能做好，但是加工环节被卡了脖子也会失败。另外就是应用生态。有了芯片要在实际产品上应用，之后才能验证和改进。这点是国内芯片厂商最困难的。在进口芯片的挤压下，敢于试用国产芯片，需要很大的勇气、魄力。

从国内目前各公司技术水平看，能达到国际前沿水平的，目前可能只有寒武纪，其他公司还在努力，希望能早日突破。

下面把几个概念通俗介绍一下：

这个缩写相信大家最熟悉，它是计算机系统的“大脑”

CPU主要包括运算器、控制单元、若干寄存器、高速缓存器和它们之间通讯的数据、控制及状态的总线。

它的工作思路是：存储程序，按顺序执行。它最擅长于逻辑控制。由于CPU需要大量的空间去放置存储单元和控制逻辑，计算能力就受限制，所以就有了GPU出场。

目前CPU技术上没有革命性的技术变革，只要我们按照科学的程序，一步步努力，不冒进，早晚能赶上。

GPU主要解决并行运算问题。举个生活中的例子。超市收银台前，顾客有100人排队。如果只有一个收银员，那么即使他操作速度再快，也要大家排队耗时间。如果有50个收银员同时收款，很快就解决问题。GPU解决的就是这个问题。这个问题在图形图处理时问题最突出，故改变算法规则，由GPU芯片来解决。但GPU不能独立工作，必须由CPU控制。

NPU，神经网络处理器，在电路层模拟人类神经元和突触，并且用深度学习指令集直接处理，一条指令对应一组神经元的任务。由于实现存储和计算一体化，故计算效率大大提高。

是一种为通过基于神经网络运算能力的一种ASIC，即专用集成电路。他把微处理器、模拟IP核、数字IP核和存储器集成在一个芯片上。这是解决运算速度的另外一个思路，就是专项任务，专项解决。它通常根据特定运算任务开发，指向特定用途。比如人机大战中的AlphaGo。

SOC全称是SystemonaChip，其本质上就是上面说的ASIC。可以叫作系统级芯片,或者叫片上系统

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