浅谈CPU,GPU,TPU,DPU,NPU,BPU

https://www.sohu.com/a/191538165_777155

A12宣传的每秒5万亿次运算,用计算机语言描述就是5Tops。

麒麟970 NPU,根据资料是 1.92Tops。

麒麟980 NPU,提升是970的120%,也就是1.92TopsX2.2=4.23Tops。

A11大约0.6Tops,官方宣称8核也就是0.6X8=4.8约等于5Tops,没有虚假宣传。

其他soc没有NPU都是利用其他gpu进行神经网络计算,就不统计了。

GTX1080是FP32的计算能力,也就是32位浮点,NPU一般是16位浮点,所以NPU对于玩游戏没有什么用,只能做CNN等人工智能。

总结,A12确实是最强大的NPU,但是没有强大到秒杀980的地步。

昇腾910是目前单芯片计算密度最大的芯片,计算力远超谷歌和英伟达。昇腾910半精度(FP16)运算能力为256TFLOPS,整数精度(INT8)512TOPS,支持128通道全高清视频解码(H.264/265),最大功耗350W。

https://www.leiphone.com/news/201704/bR0Ifw7coWSErOpP.html?_t=t

原文地址:https://www.cnblogs.com/eustoma/p/9858572.html

时间: 2024-11-10 10:03:12

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五 浅谈CPU 并行编程和 GPU 并行编程的区别

前言 CPU 的并行编程技术,也是高性能计算中的热点,也是今后要努力学习的方向.那么它和 GPU 并行编程有何区别呢? 本文将做出详细的对比,分析各自的特点,为将来深入学习 CPU 并行编程技术打下铺垫. 区别一:缓存管理方式的不同 GPU:缓存对程序员不透明,程序员可根据实际情况操纵大部分缓存 (也有一部分缓存是由硬件自行管理). CPU:缓存对程序员透明.应用程序员无法通过编程手段操纵缓存. 区别二:指令模型的不同 GPU:采用 SIMT - 单指令多线程模型,一条指令配备一组硬件,对应32

[转] CPU GPU TPU

Google I/O是由Google举行的网络开发者年会,讨论的焦点是用Google和开放网络技术开发网络应用.这个年会自2008年开始举办,到今年已经是举办的第9届了. 在今年的年会上,Google主要发布了以下8种产品:智能助手Google Assistant,与Amazon Echo竞争的无线扬声器和语音命令设备Google Home,消息应用Allo,视频呼叫应用Duo,VR平台Daydream,独立应用程序的支持Android Wear 2.0,允许不安装而使用应用的Android I

[科普] CPU, GPU, TPU的区别

Google Cloud 原文链接:https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/what-makes-tpus-fine-tuned-for-deep-learning 机器之心翻译链接:https://baijiahao.baidu.com/s?id=1610560990129941099&wfr=spider&for=pc 张量处理单元(TPU)是一种定制化的 ASIC 芯片,它由谷歌从头设计,并专门用于机器学习

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