GPU

为什么 GPU 进行矩阵操作和卷积操作会比 CPU 要快?

比较 GPU 和 CPU ,就是比较它们两者如何处理任务。CPU 使用几个核心处理单元去优化串行顺序任务,而 GPU 的大规模并行架构拥有数以千计的更小、更高效的处理单元,用于处理多个并行小任务。CPU 拥有复杂的系统指令,能够进行复杂的任务操作和调度,两者是互补关系,而不能相互代替。

Imagination David Harold:AI“芯”应用大而广,汽车是2020年GPU市场“重头戏”

最初,我们预计摄像头和汽车会成为核心市场,但实际上,现在从已经签署了我们神经网络加速器(NNA)技术的很多授权生意来看,所涉及的领域相当广泛,从以书写识别和人脸解锁为主要应用案例的移动设备,到非常关注目标识别和分类的摄像头和汽车,再到传感器、工业和移动边缘计算,皆有所覆盖。

浅谈 CPU 与 GPU 如何分工?

针对渲染导致的性能问题,这个世界上是没有一套万能的解决方案的。渲染的性能问题涉及到许多因素,不仅仅是游戏本身,它也很大程度上取决于运行游戏的硬件和操作系统。最重要的是我们要通过不断的研究和实验来解决这些性能问题。

什么是异构并行计算?CPU与GPU的区别是什么?

同构计算是使用相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。而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。

【下载】Imagination Inspire年度技术盛会PPT分享

12月3日,Imagination Technologies Inspire 2019在上海召开,会议上Imagination发布了自首款PowerVR移动版以来推出的最重要的GPU图形产品,会议还邀请了产业内的重要生态伙伴分享他们的最新技术,并与行业大咖们就当下产业关注热点共同探讨5G+AI 时代如何重构移动计算平台。以下为PPT分享,欢迎下载!

揭秘CPU和GPU区别到底有多大?

CPU就是机器的“大脑”,是完成布局谋略、发号施令、控制行动的“总司令官”。CPU的结构主要包括运算器、控制单元、寄存器、高速缓存器和它们之间通讯的数据、控制及状态的总线。GPU,就如其名字一样,GPU最初是用在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备(如平板电脑、智能手机等)上运行绘图运算工作的微处理器。

适用于所有场景的统一架构GPU及生态

2019年12月18-19日由国际测试委员会(BenchCouncil)主办的国际芯片大会在北京怀柔中国科学院大学国际会议中心成功举办。Imagination市场及生态高级总监时昕博士在领域芯片及生态分论坛做了题目为“适用于所有场景的统一架构GPU及生态 ”的主题演讲。