(AI)神经网络计算上, NPU 和 GPU 差距到底有多少?

2018-04-28 12:49:43 +08:00
 XinLake

NPU 是个新物种,用硬件芯片实现神经网络计算。GPU 存在很久了,可以通过标准接口支持通用计算。

神经网络计算目前可以通过 CPU、GPU、DSP、NPU、FAGA (实现计算模块)等完成,效率和神经网络设计、和计算硬件特性都有关系。

GPU、NPU 实战计算效率差别到底有多大?

NPU 会不会和当初 “物理计算卡”(支持物理引擎计算的硬件)一样是个过度的技术,最终由 GPU 完善支持?

4409 次点击
所在节点    问与答
1 条回复
XinLake
2018-04-28 16:51:14 +08:00
没有接触到 NPU,不知道如何使用 NPU 的计算能力(通过标准接口还是专用 SDK ),不知道其效能和优势。

这么专用的东西,对于用户来讲未必是受欢迎的。如果没有大范围的应用支撑(目前没有),没有无可替代的优势(轻松被 GPU 代替),那么我觉得它不容易成为一个必备的配置。

手头有带 NPU 机器,把 NPU 能力用起来同学对比 GPU 说说呗。

这是一个专为移动设备优化的页面(即为了让你能够在 Google 搜索结果里秒开这个页面),如果你希望参与 V2EX 社区的讨论,你可以继续到 V2EX 上打开本讨论主题的完整版本。

https://www.v2ex.com/t/450651

V2EX 是创意工作者们的社区,是一个分享自己正在做的有趣事物、交流想法,可以遇见新朋友甚至新机会的地方。

V2EX is a community of developers, designers and creative people.

© 2021 V2EX