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【Colab系列】CPU GPU TPU NPU区别

讲解对象:【Colab系列】CPU GPU TPU NPU区别

作者:融水公子 rsgz

文章出处:360doc个人图书馆[其他平台均为盗版] 

对象:CPU

全称:Central Processing Unit

中文名:中央处理器

实质:是计算机的核心器件

组成:计算单元、控制单元和存储单元

结构图:

理解图:

  

对象:GPU

全称:Graphics Processing Unit

中文名:图形处理器

组成:计算单元、控制单元和存储单元

用途:图像处理 科学计算、密码破解、数值分析,海量数据处理(排序,Map-Reduce等),金融分析等需要大规模并行计算的领域

理解图:  黄色:控制单元 绿色:计算单元 橙色:存储单元

理解:只是一个CPU的变异

比较CPU和GPU

  

CPU30%用在了控制单元

GPU80%以上都用在了计算单元

总结:

1 CPU精于控制和复杂运算,而GPU精于简单且重复的运算

2 CPU是顺序执行运算,而GPU是可以大量并发的执行运算

3 CPU做事情是一件一件来做,而GPU是很多件事情同时做

对象:TPU

背景:谷歌的AlphaGo打败李世石之后,谷歌推出了它们的深度学习框架TensorFlow,专门定制的芯片:Tensor Processing Unit

中文名:张量处理单元

效率:TPU与同期的CPU和GPU相比,可以提供15-30倍的性能提升,以及30-80倍的效率(性能/瓦特)提升  

NPU

全称:Neural network Processing Unit

中文名:神经网络处理器

原理: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

特点:相比于CPU和GPU,NPU通过突触权重实现存储和计算一体化,从而提高运行效率

其他PU:

APU — Accelerated Processing Unit, 加速处理器,AMD公司推出加速图像处理芯片产品。

BPU — Brain Processing Unit, 地平线公司主导的嵌入式处理器架构。

DPU — Deep learning Processing Unit, 深度学习处理器,最早由国内深鉴科技提出;另说有Dataflow Processing Unit 数据流处理器, Wave Computing 公司提出的AI架构;Data storage Processing Unit,深圳大普微的智能固态硬盘处理器

FPU — Floating Processing Unit 浮点计算单元,通用处理器中的浮点运算模块。

HPU — Holographics Processing Unit 全息图像处理器, 微软出品的全息计算芯片与设备。

IPU — Intelligence Processing Unit, Deep Mind投资的Graphcore公司出品的AI处理器产品。

MPU/MCU — Microprocessor/Micro controller Unit, 微处理器/微控制器,一般用于低计算应用的RISC计算机体系架构产品,如ARM-M系列处理器

RPU — Radio Processing Unit, 无线电处理器, Imagination Technologies 公司推出的集合集Wifi/蓝牙/FM/处理器为单片的处理器

VPU — Vector Processing Unit 矢量处理器,Intel收购的Movidius公司推出的图像处理与人工智能的专用芯片的加速计算核心。

WPU — Wearable Processing Unit, 可穿戴处理器,Ineda Systems公司推出的可穿戴片上系统产品,包含GPU/MIPS CPU等IP。

XPU — 百度与Xilinx公司在2017年Hotchips大会上发布的FPGA智能云加速,含256核。

ZPU — Zylin Processing Unit, 由挪威Zylin 公司推出的一款32位开源处理器

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