GPU 、APU、CUDA、TPU、FPGA介绍

发布网友发布时间：2024-09-25 20:36

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热心网友时间：2024-11-29 08:14

显卡购买时，关键考虑因素包括显存、带宽和浮点运算能力。GPU，即图形处理器，专为图像处理任务设计，负责将显示信息转换和驱动显示器，对于图形设计专业人士至关重要。APU则是AMD的创新，将CPU和独立显卡核心集成，提升电脑运算效率，适合多种应用。

CUDA是NVIDIA的并行计算平台，通过C/C++等语言编程，让开发者利用GPU的强大性能进行复杂计算。而TPU，是Google的专为机器学习设计的芯片，拥有高效能和低能耗，特别适应深度学习的计算需求。

FPGA是现场可编程门阵列，既可定制化又可扩展，常用于云端AI加速。2017年，NVIDIA的V100 GPU以其Tensor Core架构在市场中占据主导，而AMD虽在追赶，但TPU的单位功耗性能仍具优势。谷歌TPU2则在性能上与NVIDIA设备差距缩小，以云服务形式提供给用户。

CUDA帮助NVIDIA在AI领域占据显著地位，其易用的编程模型吸引众多开发者，而FPGA和ASIC则各有其应用领域，如云端加速和终端低功耗。国内公司如寒武纪在ASIC领域崭露头角，与之合作的企业也将从中受益。