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随着AI的广泛应用,深度学习已成为当前AI研究和运用的主流方式。面对海量数据的并行运算,AI对于算力的要求不断提升,对硬件的运算速度及功耗提出了新的挑战。

目前,除通用CPU外,作为硬件加速的GPU、NPU、FPGA等一些芯片处理器在深度学习的不同场景中发挥着各自的优势,但孰优孰劣?

1.CPU

CPU擅长各种设备的协调,协同其他处理器完成着不同的任务。

当然,目前最新一代第二代英特尔® 至强® 可扩展处理器中内置了英特尔® 深度学习加速技术,故我们也可使用CPU+算法来完成深度学习的任务。

2.GPU

GPU长于计算,适合深度学习中后台服务器大量数据训练、矩阵卷积运算。

GPU与NPU和FPGA相比,就像是我们现实中的公交车和出租车,GPU的适用领域广,而NPU与FPGA分别擅长不同领域。

所以在目前深度学习的领域中,主流用法仍然是GPU+算法。

3.NPU、FPGA

NPU、FPGA在性能、面积、功耗等方面有较大优势,能更好的加速神经网络计算。

但FPGA的特点在于开发使用硬件描述语言,开发门槛相对GPU、NPU高。

综上,每种处理器都有它的优势和不足。关键需要在不同的应用场景中,根据需求权衡利弊,选择最合适的加速设备,将硬件性能发挥到极致,获得更大算力。

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