cpu、npu、gpu如何区分？

Rain 2024-06-26 09:51:22

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随着人工智能、深度学习的春风吹遍世界各地，各类芯片名词gpu, tpu, dpu, npu, bpu陆续出现在人们的视野，这些都是什么鬼？！它们与已有的cpu又是什么关系呢？对于计算机小白来说，如何抓住时代的脉搏，在同龄人面前指点江山，激扬文字呢？今天小编就给你提供一个全方位科普攻略。首先介绍下这些词的英文全称：cpu全称：central processing unit, 即中央处理器；gpu全称：graphics processing unit, 即图像处理器；tpu全称：tensor processing unit, 即张量处理器；dpu全称：deep learning processing unit, 即深度学习处理器；npu全称：neural network processing unit, 即神经网络处理器;bpu全称：brain processing unit, 即大脑处理器。下面小编将依次为大家介绍各类名词。cpucpu应该是大家最常见的。主要包括运算器（alu, arithmetic and logic unit）和控制单元（cu, control unit），除此之外还包括若干寄存器、高速缓存器和它们之间通讯的数据、控制及状态的总线。cpu遵循的是冯诺依曼架构，即存储程序、顺序执行。一条指令在cpu中执行的过程是：读取到指令后，通过指令总线送到**中进行译码，并发出相应的操作控制信号。然后运算器按照操作指令对数据进行计算，并通过数据总线将得到的数据存入数据缓存器。因此，cpu需要大量的空间去放置存储单元和控制逻辑，相比之下计算能力只占据了很小的一部分，在大规模并行计算能力上极受限制，而更擅长于逻辑控制。cpu结构简化图gpu为了解决cpu在大规模并行运算中遇到的困难， gpu应运而生，采用数量众多的计算单元和超长的流水线，如名字一样，图形处理器，gpu善于处理图像领域的运算加速。但gpu无法单独工作，必须由cpu进行控制调用才能工作。cpu可单独作用，处理复杂的逻辑运算和不同的数据类型，但当需要大量的处理类型统一的数据时，则可调用gpu进行并行计算。近年来，人工智能的兴起主要依赖于大数据的发展、理论算法的完善和硬件计算能力的提升。其中硬件的发展则归功于gpu的出现。cpu、gpu微架构对比图tpu人工智能旨在为机器赋予人的智能，机器学习是实现人工智能的强有力方法。所谓机器学习，即研究如何让计算机自动学习的学科。tpu就是这样一款专用于机器学习的芯片，它是google于2016年5月提出的一个针对tensorflow**的可编程ai加速器，其内部的指令集在tensorflow程序变化或者更新算法时也可以运行。tpu可以提供高吞吐量的低精度计算，用于模型的前向运算而不是模型训练，且能效（tops/w）更高。在google内部，cpu,gpu,tpu均获得了一定的应用，相比gpu，tpu更加类似于dsp，尽管计算能力略有逊色，其功耗大大降低。然而，tpu,gpu的应用都要受到cpu的控制。google tpu 产品图dpudpu深度学习处理器最早由国内深鉴科技提出，基于xilinx可重构特性的fpga芯片，设计专用的深度学习处理单元（可基于已有的逻辑单元，设计并行高效的乘法器及逻辑电路，属于ip范畴），且抽象出定制化的指令集和编译器（而非使用opencl），从而实现快速的开发与产品迭代。事实上，深鉴提出的dpu属于半定制化的fpga。深鉴“雨燕”dpu**npunpu，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大规模的神经元和突触，一条指令完成一组神经元的处理。相比于cpu中采取的存储与计算相分离的冯诺伊曼结构，npu通过突触权重实现存储和计算一体化，从而大大提高了运行效率。npu的典型代表有国内的寒武纪芯片和ibm的truenorth，中星微电子的“星光智能一号”虽说对外号称是npu，但其实只是dsp，仅支持网络正向运算，无法支持神经网络训练。而且从存储结构上看，该款芯片是基于传统的片上存储，而非神经网络芯片的便携式存储。中星微电子npubpubpu, 大脑处理器，是由地平线科技提出的嵌入式人工智能处理器架构。第一代是高斯架构，第二代是伯努利架构，第三代是贝叶斯架构。目前地平线已经设计出了第一代高斯架构，并与英特尔在2017年ces展会上联合推出了adas系统。传统cpu芯片是做所有事情，所以一般采用串行结构。bpu主要是用来支撑深度神经网络，比如图像、语音、文字、控制等方面的任务，而不是去做所有的事情。此外，深度神经网络的计算结构比较特殊，比如高度的并行化、时间域上的递归、中间节点的稀疏等，用bpu来实现会比在cpu上用软件实现要高效，一般来说会提高2-3个数量级。然而，bpu一旦生产，不可再编程，且必须在cpu控制下使用。 20210311

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