NPU、CPU 和 GPU ：它们有什么区别？

已于 2024-12-21 10:54:59 修改
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分类专栏： 生信 运维 文章标签： NPU GPU CPU
于 2024-12-21 10:52:46 首次发布
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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&#

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【NPU 系列专栏 2.5 -- GPU 与 NPU 的区别】
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GPU 最初设计用于图形渲染和图像处理。近年来，由于其强大的并行计算能力，GPU 被广泛应用于通用计算领域，特别是深度学习和科学计算。GPU 特点并行计算能力：GPU 具有大量的计算核心，可以同时处理大量数据，特别适合并行计算任务。高吞吐量：GPU 的设计使其能够高效处理大规模数据吞吐，适合需要大量矩阵运算的任务。灵活性：可以通过编程实现各种计算任务，适用于图形渲染、深度学习、科学计算等多个领域。应用场景：图形渲染：游戏、动画、视频处理等。深度学习。
AI基础系列之 CPU、GPU 和 NPU：了解主要区别及其在人工智能中的作用
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CPU（中央处理器）于 20 世纪 60 年代首次推出，是每台计算机的心脏，负责执行所有主要操作。CPU 功能多样，能够处理各种指令和操作，是运行操作系统、生产力软件和许多其他常规应用程序的理想选择。然而，随着第一批 3D 视频游戏和高级图形应用程序的出现，CPU 的局限性开始显现。它们的架构并未针对密集图形应用程序和科学模拟所需的大规模并行计算进行优化，因为它们是专门为通用计算而设计的。然而，随着密集图形应用程序和科学模拟对大规模并行处理的需求不断增长，CPU 和数学协处理器的局限性变得明显。
CPU GPU NPU的区别
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CPU (Central中央 Processing处理 Unit单元)GPU (Graphics图形 Processing处理 Unit单元)NPU (Neural神经 Processing处理 Unit单元)CPU（中央处理单元）、GPU（图形处理单元）和NPU（神经网络处理单元）都是计算硬件，但它们的设计目标和应用场景有所不同。
CPU、GPU、NPU的区别
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CPU、GPU、NPU的区别
NPU是什么？电脑NPU和CPU、GPU区别介绍
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随着人工智能技术的飞速发展，计算机硬件架构也在不断演进以适应日益复杂的AI应用场景。其中，NPU（Neural Processing Unit，神经网络处理器）作为一种专为深度学习和神经网络运算设计的新型处理器，正逐渐崭露头角。本文将深入探讨NPU的含义，以及它与传统处理器——CPU（Central Processing Unit，中央处理器）和GPU（Graphics Processing Unit，图形处理器）之间的显著区别。
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NPU、CPU和GPU
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NPU、CPU和GPU是三种不同类型的处理器，它们各自有不同的设计特点和应用场景。NPU（Neural Processing Unit，神经网络处理单元）是一种专门为加速神经网络计算而设计的处理器。
【总结】NPU/CPU/GPU 傻傻分不清？
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芯片里面的CPU、GPU、NPU究竟是什么，它们是怎么工作的？
NPU、CPU 、GPU之间的区别
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例如Apple的最新iPhone和M系列笔记本电脑都集成了自己的NPU，称为 ANE（Apple Neural Engine），Google在其Pixel设备和Coral 原型套件上使用专有的NPU，称为TPU（Tensor Processing Unit），而高通正在将其 ARM NPU 集成到其最新的智能手机和笔记本电脑SoC中。NPU是模仿生物神经网络而构建的，CPU、GPU需要用数千条指令完成的神经元处理，NPU只要一条或几条就能完成，因此在深度学习的处理效率方面，NPU的优势很明显。
cpu gpu npu xpu的大全和各个详解
完颜振江
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这些新型的NPU结合了更多的计算能力和灵活性，以支持更复杂的计算任务，包括一些AI训练任务。通常情况下，GPU 仍然是最常用的用于AI训练的处理器类型之一，因为它们具有较强的通用计算能力和广泛的支持。通常情况下，GPU 和特定的加速器（如TPU）更适合用于AI训练任务，因为它们具有大量的计算核心、高内存带宽和适合并行计算的架构。除了 CPU、GPU、NPU 和 XPU 外，还有一些其他类型的处理单元，尤其是随着技术的发展和应用领域的不断拓展，新型处理单元也在不断涌现。
【科普文】三种处理器：CPU,GPU,NPU到底是什么？
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CPU (中央处理器)CPU是计算机系统的核心，负责执行程序指令、处理数据和控制其他硬件设备。它通常由控制单元、算术逻辑单元（ALU）和寄存器组成。CPU的设计使其能够处理各种类型的计算任务，包括复杂的逻辑运算和数据处理。CPU的通用性使其成为执行操作系统和应用程序的理想选择。通用性：能够执行各种类型的计算任务。复杂性：能够处理复杂的指令集和多任务操作。性能：在单线程性能上通常优于专用处理器。Intel - 明星产品：Core i9、Core i7、Core i5 系列、Xeon 服务器处理器。
NPU 与 GPU 相比，有什么差别？| 技术速览
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随着2024年被业界誉为“AI PC元年”，各大笔记本电脑厂商纷纷推出搭载NPU的全新AI PC，而在介绍产品性能时，“NPU”一词频频被提及。但NPU和我们所熟知的GPU之间的区别究竟是什么？我们今天为大家分享的这篇文章将和大家一起初探NPU vs GPU。简而言之，NPU专为加速AI任务而设计，包括深度学习和推理，能够高效地处理大量数据，并利用专用存储器快速执行复杂的AI算法。与GPU相比，NPU体积更小、成本更低、能耗更小，且在特定AI任务中表现更优。
NPU、GPU、CPU 的核心区别与功能解析
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NPU（Neural Processing Unit，神经网络处理单元）、GPU（Graphics Processing Unit，图形处理单元）和CPU（Central Processing Unit，中央处理器）是计算机中用于执行不同类型计算任务的三种主要处理器。CPU：作为计算机的核心组件，CPU负责执行操作系统、应用程序以及处理输入输出请求等大多数基本指令。它被设计为通用处理器，可以高效地处理各种类型的任务，但其并行处理能力相对有限。GPU：最初设计用于加速图形渲染过程，特别是3D图形。
CPU,GPU,NPU的架构差异对比
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有价值的脑力劳动永远比单调枯燥乏味的体力劳动更能产生价值，所以，或许有一天，算力的最终形态的载体可能不是NPU，GPU甚至是CPU，但是，那个烙印在算力载体上的最深刻的基因，一定是来自于CPU的。从设计角度，传统处理器为减少每个核心上顺序代码的执行时间而优化，从而增加每个内核的复杂性是以提供功更少的核心为代价的，传统的处理器通常使用复杂的控制逻辑和大的缓存处理器，目的为了有效的处理条件分支，流水线STALL，数据局部性差的问题。支持顺序，循环，分支选择三种执行流，所以图灵完备，NPU显然不是。
GPU CPU NPU
shmilyforyq的博客
05-11 6710
随着人工智能和深度学习逐渐进入人们视野，中科院、谷歌、IBM、英伟达等中美科研机构和商业公司也纷纷推出了用于深度学习的处理器。在上述产品中，既有CPU、GPU、DSP这样的传统芯片，也有专门为深度学习而生的NPU。那么，CPU、GPU、DSP、NPU等深度学习处理器各有什么特点，这些深度学习处理器谁更出彩呢？ CPU、GPU、DSP：以现有的技术进行微调 　　在英伟达开发出针对人工智能的定制GPU，
CPU、GPU、TPU、NPU等到底是什么？
m0_45190660的博客
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APU– Accelerated Processing Unit, 加速处理器，AMD公司推出加速图像处理芯片产品。BPU– Brain Processing Unit,地平线公司主导的嵌入式处理器架构。CPU– Central Processing Unit 中央处理器， 目前PC core的主流产品。DPU– Deep learning Processing Unit, 深度学习处理器，最早由国内深鉴科技提出;
CPU/GPU/TPU/NPU傻傻分不清楚
爱CV
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刚开始接触深度学习概念时，基本大多数时候也就提到GPU，也基本是用GPU来进行深度学习算法训练或部署人脸识别系统的。 近几年，随着人工智能(尤其是人脸识别)的爆炸式发展，诞生了许多新的东西，其中这芯片，就让很多人都摸不着头脑。 除了CPU，GPU之外，还有TPU，NPU等，真的是CPU/GPU/TPU/NPU傻傻分不清楚啊。 今天，闻西就来帮大家理理这些让人分不清楚的芯片到底都是啥？怎么区别它们？ CPU CPU是大家听到得最多的。 CPU英文全称是Central Processing Unit
GPU推理和端侧NPU推理的一处不同
tugouxp的专栏
06-03 2654
端侧AI推理主要使用NPU完成，为了在性能，功耗和面积和通用性之间取得平衡，主流NPU采用了加速器架构，将算子固化在硬件中，并辅以可编程单元执行一些自定义算子/长尾算子兼顾灵活性。
什么是CPU、GPU、NPU、TPU，及算力对比？
分享DotNet技术和日常开发笔记，DotNet，Python为主。
09-22 4408
NPU 和 TPU 则专注于特定的计算任务，如神经网络和张量计算，具有更高的计算效率和吞吐量。通常情况下，GPU 的算力比 CPU 高几个数量级，而 NPU 和 TPU 的算力则更高，可以达到更大的数量级。需要注意的是，算力并不是唯一的衡量标准，实际应用中还需要考虑处理器的功耗、内存带宽、存储容量等因素，以及与应用程序的匹配程度。它具有高度优化的硬件和指令集，可以快速执行神经网络的前向和反向计算，用于加速机器学习和人工智能应用。是计算机系统中的主要处理器，负责执行大多数的通用计算任务。
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