人工智能将成下一个大风口GPU/CPU/TPU都是啥?_电竞竞猜
点击量: 发布时间:2021-07-31
本文摘要:市场对人工智能的热情持续加剧,尤其是硬件领域。

市场对人工智能的热情持续加剧,尤其是硬件领域。  正在向人工智能服务器供应商转型的图形处理器(GPU)生产巨头英伟达(NVIDIA)股价周一缔造历史新纪录,凸显市场对人工智能硬件领域的欢迎。

  目前,Google、Facebook、Microsoft、百度等科技巨头争相投身于人工智能。Google本周就宣告,正在为人工智能研发专门的芯片TPU。

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浙商证券分析师杨云回应,人工智能将沦为下一个大风口,首当其冲的就还包括硬件。    在图像语音辨识、无人驾驶等人工智能领域的运用层面,图形处理器(GPU)于是以很快不断扩大市场占到比,而谷歌专门为人工智能研发的TPU则被视作GPU的竞争对手。

  概念  人工智能的构建必须倚赖三个要素:算法是核心,硬件和数据是基础。  算法主要分成为工程学法和模拟法。工程学方法是使用传统的编程技术,利用大量数据处理经验改良提高算法性能;仿真法则是仿效人类或其他生物所用的方法或者技能,提高算法性能,例如遗传算法和神经网络。

  硬件方面,目前主要是用于GPU并行计算神经网络。  浙商证券制作了右图反映这些要素之间的关系:    从产业结构来讲,人工智能生态分成基础、技术、应用于三层。  基础层还包括数据资源和计算能力;技术层还包括算法、模型及应用于研发;应用层还包括人工智能+各行业(领域),比如在互联网、金融、汽车、游戏等产业应用于的语音辨识、人脸识别、无人机、机器人、无人驾驶等功能。

  GPU  英伟达(NVIDIA)生产的图形处理器(GPU)专门用作在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备上展开图像运算工作,是显示卡的心脏。  GPU与CPU的区别  本身架构方式和运算目的的有所不同,造成英特尔生产的CPU和GPU之间有所区别(图表来自浙商证券)。    GPU之所以需要很快发展,主要原因是GPU针对密集的、低分段的计算出来,这正是图像图形所必须的,因此GPU设计了更加多的晶体管专用于数据处理,而非数据高速缓存和流控制。

  与CPU比起,GPU享有更好的处理单元。据海通证券分析师郑宏达、魏鑫讲解,  和CPU上大部分面积都被内存所占有有所不同,诸如GTX200GPU之类的核心内相当大一部分面积都作为计算出来之用。如果用明确数据表示,约估算在CPU下有20%的晶体管是用于运算之用的,而(GTX200)GPU下有80%的晶体管用于运算:    GPU的处置核心SP基于传统的处理器核心设计,需要展开整数,浮点计算出来,逻辑运算等操作者,从硬体设计上看就是一种几乎为多线程设计的处置核心,享有复数的管线平台设计,几乎胜任每线程处置单指令的工作。

    GPU处置的首要目标是运算以及数据吞吐量,而CPU内部晶体管的首要目的是减少处置的延时以及维持管线挤迫,这也要求了GPU在密集型计算出来方面相比CPU来更加有优势。


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