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王昉修
/ 06月04日 08:50 发布
(1)CPU:通用处理器,协同其他处理器完成各类任务,灵活性和可编程性较好,但计算效率不高。
(2)GPU:擅长高精度的并行计算任务,如高清图像、视频处理,同时算力强大,适合大规模并行计算。
GPU需要CPU协同处理,对于神经网络模型的构建和数据流的传递还是在CPU上进行,所以存在功耗高,体积大的问题。
(3)FPGA:在灵活性和可编程性方面有优势,但制程节点通常在14nm以上,不太适合小型低功耗的PC、手机等消费级设备。
(4)NPU:擅长标量、向量和张量数学运算,能效高,能够以极低功耗实现持续稳定的高峰值性能。
NPU优势与应用场景
与CPU、GPU相比,NPU主要优势在于:
1、高效能与低功耗
NPU采用针对神经网络运算优化的硬件架构和软件算法,在保证计算精度的同时,实现高效能和低功耗。
这使得NPU在移动设备、嵌入式系统等对功耗要求严格的场景中具有广泛应用前景。
2、可扩展性与兼容性
NPU支持多种神经网络模型和算法框架,具有良好的兼容性和可扩展性;还支持与CPU、GPU的协同工作,灵活高效的分配计算资源。
3、广泛的应用场景
除了智能手机、PC外,NPU还可以应用于自动驾驶、智能家居等领域
(1)自动驾驶技术中,NPU可以处理大量传感器数据和算法模型,为车辆提供准确的感知和决策能力。
(2)智能家居场景中,NPU可以实现语音识别、人脸识别等功能。