神经网络芯片的单片机,什么是神经网络芯片

1、神经网络做图像分类一定要用到gpu吗？

GPU最大的价值一直是“accelerating”(加速)，GPU不是取代CPU，而是利用GPU的并行计算架构，来将并行计算的负载放到GPU上来处理从而极大的提升处理速度。GPU本质上在异构计算架构上属于协处理器，常见的协处理器除了GPU，还有TPU、FPGA、ASIC等。神经网络图像分割，有很多适合GPU来做并行处理的算法。而GPU相较于其它加速协处理芯片，有更好的可编程性。NVIDIA在GPU加速计算领域发展多年，已经形成了非常好的软件生态。目前在深度学 习的训练端，GPU的应用和部署已经极为普遍，说是标准配置也不为过。在推理端，NVIDIA也有布局T4 GPU卡。深度神经网络用GPU相较纯CPU，能够提速几百倍，所以还是推荐GPU。关于负载如何搭配硬件配置，选用什么型号的GPU卡还是可以咨询下英伟达官方授权的代 理商-思腾合力，我想在这方面思腾合力会帮助到你的。

谷歌人工智能写作项目：小发猫

2、手机的CPU GPU NPU各是什么？

你好，很高兴为你解答:

1.中央处理器（central processing unit，简称CPU）作为计算机系统的运算和控制核心，是信息处理、程序运行的最终执行单元神经网络芯片与gpu。CPU自产生以来，在逻辑结构、运行效率以及功能外延上取得了巨大发展。

2.图形处理器（英语：graphics processing unit，缩写：GPU），又称显示核心、视觉处理器、显示芯片ÿ