文章目录
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- NPU、CPU 和 GPU 有什么不同?
- NPU 简介
- GPNPU？
- GPU 简介
- NPU 和 GPU 快速对比
- NPU 和 GPU 的区别
- NPU 与 GPU：性能对比
- 实施问题与存储需求
NPU、CPU 和 GPU 有什么不同?
在 AI 计算中，需要执行大量的「乘加运算」（Multiply Accumulate, MAC）。大多数 AI 算法都是由许多这样的运算构成，它们在大数据集上往往形成树状结构，更适合分批处理较小的计算任务。这正是 NPU 的强项。
- CPU 则是执行多种任务的系统核心。
- GPU 则主要用于并行处理大型数据集，如图像和视频处理。
- 相比之下，NPU 设计之初就是为了快速完成较小的计算任务。专门用于加速深度学习算法，因此在处理 AI 相关任务时，性能远超 CPU 和 GPU。
虽然 GPU 和 CPU 也能执行 AI 计算，但 NPU 能将这些计算分解成更小的部分，从而实现更快速的处理。
NPU 简介
NPU 是专门为优化 AI 和神经网络任务性能而设计的硬件。虽然听起来比较高大上，但它已经逐渐融入我们的日常生活。许多现代智能手机，例如近年来的 iPhone、Google Pixel 和 Samsung Galaxy 等机型，都在主处理器中集成了 NPU。
NPU 支持神经引擎和网络算法，主要应用于自动驾驶、自然语言处理（NLP）等复杂场景。在我们日常使用手机时，人脸识别、语音识别和图像处理等功能&#
