今天，我们简单聊一聊CPU与GPU的区别。 CPU的故事我们聊得比较多，之前也发过很多关于CPU的文章，因此这里重点说一下GPU。 教授 vs 小学生 大家可以简单的将CPU理解为学识渊博的教授，什么都精通；而GPU则是一堆小学生，只会简单的算数运算。 可即使教授再 ...

信创产业（信创产业链全梳理（2022）），即信息技术应用创新产业，旨在实现信息技术领域的自主可控，保障国家信息安全。从产业链角度看，信创产业主要由基础硬件、基础软件、应用软件、信息安全4部分构成，其中芯片、整机、操作系统、数据库、中间件 ...

Hello folks，我是 Luga，今天我们继续来聊一下人工智能生态相关技术 - 用于加速构建 AI 核心算力的 GPU 硬件技术。 众所周知，深度学习作为一种能够从海量数据中自主学习、提炼知识的技术，正在为各行各业赋能，成为企业和机构改变现实的强大工具。

各位小伙伴们好哈! 今天我们来聊聊GPU和CPU。 在过去的几十年里，中央处理器（CPU）一直是计算机的大脑，负责处理各种任务。从办公电脑到大型服务器，CPU凭借其高效处理指令的能力，一直是计算领域的核心。 然而，近年来，图形处理单元（GPU）悄然崛起 ...

GPU是替代不了CPU的，同样，CPU也替代不了GPU。 如果形象点理解，GPU就像一群蚂蚁，这些蚂蚁都做着同样的事，而CPU就像一只猴子，这只猴子做着各种不同的事。 从根本上说CPU和GPU它们的目的不同，且有不同侧重点，也有着不同的性能特性，在某些工作中CPU执行 ...

原标题：用 CPU 就能做深度学习！不用非要攒钱买 GPU 显卡了 来源：大数据文摘微信公众号 入了深度学习的坑，没有个GPU怎么能带得动，你是不是也发愁过配什么样的GPU？NVIDIA，AMD GPU，Intel Xeon Phis，Google TPU...各家芯片让人挑花了眼，一个不行还得多买几个 ...

近年来，随着AI应用的快速发展，引发一场算力革命，异构计算也站在风口浪尖。 异构计算主要是指使用不同类型指令集和体系架构的计算单元组成系统的计算方式。常见的计算单元类别包括CPU、GPU、DSP、ASIC、FPGA等。目前“CPU+GPU”以及“CPU+FPGA”都是受业界 ...

尽管“算力融合”才是未来，但现阶段想要做好并不容易。 众所周知，如今“AI PC”可以说是消费电子行业最为热门的话题之一。对于一些不太了解技术细节，但却对这个概念心向往之的消费者而言，他们相信“AI PC”可以更智能地帮助自己完成一些不熟练的 ...

闲来无事时发现CPU和GPU外观颇为相似，仅一字之差，实则差异显著。CPU是电脑的中央处理器，负责整体运算控制；而GPU则是图形处理器，专精图像渲染与并行计算。两者在架构、功能和应用场景上各有侧重，各司其职。接下来将详细解析它们之间的主要区别。

最近，英伟达发布了许多个东西，其中有一个叫GPU-CPU Superchip的东西还是挺让人眼前一亮的，亮到快瞎了的那种亮。 GPU-CPU Superchip把CPU和GPU放到了一块电路板上，上一次CPU和GPU走这么近的时候，还是集成显卡“寄生”在CPU时候。 肉眼可见的是，左侧应该是Hopper GPU ...

从最常见的CPU，GPU，到现在的DPU，VPU，NPU，TPU等等。26个英文字母已经不够用了。 APU 义项一、加速处理器（Accelerated Processing Units） 中文名字叫加速处理器，是AMD在2011年推出的融聚未来理念产品。它第一次将处理器和独显核心做在一个晶片上，协同计算、彼此 ...

Arm UNLOCKED 峰会在上海召开。 Arm在此次峰会上正式发布了面向移动端的 Arm Lumex 计算子系统(Compute Subsystem, CSS) ，包括了全新的基于Armv9.3指令集的C1系列CPU集群，以及支持新一代光线追踪技术的Mali G1 GPU系列。 其中，C1 CPU集群均支持可扩展矩阵延伸指令集 SME2 ...