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人工智能AI算力芯片的发展历程紧密地跟随着AI技术的发展脚步。从早期的基于传统中央处理器CPU的计算到图形处理器GPU的广泛应用再到专门为AI设计的处理器如神经处理单元NPU和张量处理单元TPU的出现AI算力芯片不断演进以满足日益增长的计算需求。
一、早期基于CPU的计算
在AI技术发展的初期大部分的计算任务都是由CPU来完成的。CPU是计算机的核心部件负责执行程序的指令进行数据的处理和存储。然而CPU的设计初衷是为了处理通用的计算任务而不是针对AI中大量并行的矩阵运算进行优化。因此在使用CPU进行AI计算时往往会遇到计算效率低下的问题。
二、GPU的崛起
随着AI技术的快速发展尤其是深度学习的兴起对计算能力的需求急剧增加。GPU由于其并行处理的能力逐渐在AI计算领域崭露头角。GPU最初是为了加速图形渲染而设计的但其高度并行的架构也非常适合进行大规模的矩阵运算这使得GPU成为深度学习训练的首选硬件。
三、专门为AI设计的处理器
尽管GPU在AI计算中表现出色但人们仍在探索更加高效、更加专用的AI算力芯片。于是NPU和TPU等专门为AI设计的处理器应运而生。
NPU神经处理单元是一种专门为神经网络计算设计的处理器。它通过对神经网络算法进行硬件级别的优化实现了更高的计算效率和更低的功耗。NPU的出现极大地推动了边缘计算和移动设备上AI应用的发展。
TPU张量处理单元则是谷歌开发的一种专门为深度学习设计的定制芯片。TPU通过优化深度学习中常见的张量运算实现了比传统硬件更高的计算性能和能效比。TPU在谷歌的云服务中得到了广泛应用为大规模深度学习训练提供了强大的支持。
CPU、GPU、NPU、TPU的定义、原理、特性、优势、场景及异同点
1. CPU中央处理器
定义CPU是电子计算机的主要设备之一是计算机中的核心配件。其功能主要是解释计算机指令以及处理计算机软件中的数据。
原理CPU从存储器或高速缓冲存储器中取出指令放入指令寄存器并对指令译码。它把指令分解成一系列的微操作然后发出各种控制命令执行微操作系列从而完成一条指令的执行。
特性通用性强能执行多种类型的计算任务但并行处理能力相对较弱。
优势适用于复杂的逻辑控制和通用计算任务。
场景日常办公、网页浏览等通用计算场景。
2. GPU图形处理器
定义GPU是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备上进行图像运算工作的微处理器。
原理GPU采用并行架构拥有成百上千个核心可以同时处理多个任务。它特别适合于处理大量的浮点运算和并行数据。
特性并行处理能力强适合进行大规模矩阵运算功耗相对较高。
优势在深度学习训练、游戏图形渲染等需要大量并行计算的场景中表现出色。
场景深度学习训练、游戏、图形渲染等。
3. NPU神经处理单元
定义NPU是一种专门为神经网络计算设计的处理器通过对神经网络算法进行硬件级别的优化来实现高效计算。
原理NPU采用针对神经网络优化的架构和指令集能够高效执行神经网络中的各种运算如卷积、池化等。
特性高度优化神经网络计算低功耗适合移动设备和边缘计算场景。
优势在神经网络推理任务中提供极高的性能和能效比。
场景智能手机、无人机、自动驾驶汽车等边缘计算场景。
4. TPU张量处理单元
定义TPU是一种专门为深度学习设计的定制芯片通过优化深度学习中常见的张量运算来实现高性能计算。
原理TPU采用针对张量运算优化的架构和指令集能够高效执行深度学习中的矩阵乘法和卷积等运算。
特性专门为深度学习优化高性能和高能效比但通用性相对较弱。
优势在大规模深度学习训练和推理任务中提供卓越的性能。
场景云服务、数据中心等需要进行大规模深度学习计算的场景。
异同点
相同点CPU、GPU、NPU和TPU都是用于计算的处理器它们都能执行计算任务只是优化的方向和适用的场景不同。不同点CPU是通用处理器适用于各种计算任务GPU擅长并行处理适合大规模矩阵运算NPU专门为神经网络优化适合神经网络推理任务TPU则专门为深度学习优化适合大规模深度学习训练和推理。在性能和功耗方面CPU通常性能较低但功耗较高GPU性能较高但功耗也相对较高NPU和TPU则针对特定任务进行了优化实现了高性能和低功耗的平衡。
总结一下就是
算力 CPU算力相对较低因为其设计初衷是为了处理通用的计算任务而不是针对AI中大量并行的矩阵运算进行优化。GPU算力较高由于其并行处理的能力使得它在大规模矩阵运算方面表现出色适用于深度学习训练等计算密集型任务。NPU专门为神经网络计算设计的处理器通过对神经网络算法进行硬件级别的优化实现了更高的计算效率。TPU专门为深度学习设计的定制芯片通过优化深度学习中常见的张量运算实现了比传统硬件更高的计算性能。功耗 CPU功耗相对较高因为其需要处理各种复杂的逻辑控制和通用计算任务。GPU功耗也相对较高尤其在进行大规模并行计算时需要消耗大量的电力。NPU功耗较低因为它专门针对神经网络进行了优化实现了更高的能效比。TPU功耗相对较低因为它是专门为深度学习设计的能够在保证性能的同时降低功耗。
由于不同芯片在设计和制造上的差异以及任务类型的不同很难给出一个具体的倍数关系来描述它们之间算力和功耗的对比。但是一般来说在相同任务下专门为AI设计的处理器如NPU和TPU往往能够在保证性能的同时实现更低的功耗。而CPU和GPU则可能在某些任务下表现出更高的功耗。
这里要注意的是考点
GPU无法单独工作必须由CPU进行控制和调用。
CPU擅长复杂的逻辑运算和数据格式GPU浮点运算能力不断直线上升。
NPU视频多媒体数据。
TPU张量处理单元30-80倍效率提升。
