NPU与图形加速的区别

只看该作者 · 2024-12-26 10:30

应用场景：
NPU：主要应用于加速神经网络模型的推理和训练过程，提高计算效率和性能。它广泛应用于智能手机、自动驾驶、云计算等领域，特别是在处理与AI/ML操作相关的小型和重复任务时特别有效。
图形加速（通常由GPU完成）：主要用于渲染视频游戏中的图形和多媒体应用，以及进行需要并行处理管理复杂计算的不同应用，如渲染图形、模拟物理等。
架构优化：
NPU：在架构上针对AI/ML工作负载进行了优化，具有用于矩阵乘法和激活函数的专用硬件，使得在处理深度学习推理和训练等最复杂的工作负载方面超越了GPU。
GPU：虽然也能用于训练神经网络，但其独特优势在于能够快速而高效地同时执行成千上万的小任务，这使得它特别擅长于同时进行许多计算的复杂任务。

只看该作者 · 2024-12-26 14:16

是不是显卡现在都叫NPU了，以前都是GPU。