GPU

深度揭秘:"万物GPU"(The GPU of Everything)

几个月前,Imagination在其“Inspire年度技术大会”上发布了全新的第十代PowerVR图形处理架构IMG A系列(IMG A-Series)。IMG A系列GPU具有多维度的可扩展性、低功耗图形处理和计算性能,是一系列垂直应用领域的理想解决方案,可支持手机、平板电脑、游戏、汽车、机顶盒、8K超高清电视、桌面处理器、服务器等应用......

IMG 直播课:解密Imagination全新一代GPU图形图像技术

去年12月Imagination 公司发布了最新的GPU架构——A系列。与上一代产品相比,新产品在性能上提高2.5倍, AI处理速度提高8倍,功耗降低60%,是当今市场上最快的GPU IP。在本次直播课中,我们将深入探讨A系列架构,探索其新功能和指令集,并讨论如何充分利用其行业领先的图形和计算性能。

如何获得最佳的GPU存储性能

支持AI人工智能和ML机器学习部署的数据中心依靠基于图形处理单元(GPU)的服务器为其计算密集型架构提供支持。到2024年,在多个行业中,GPU使用量的增长将使GPU服务器的复合年增长率超过31%。这意味着将有更多的系统架构师承担承担相应的职责,以确保GPU系统具有最高的性能和成本效益。

IMG A系列GPU的HyperLane(超线程)技术

几个月前我们推出了IMG A系列,它是我们最新的GPU IP,具有多维度的可扩展性、低功耗的图形和计算性能,我们认为它是一系列应用市场的理想解决方案,从移动手机、平板电脑、游戏到汽车、DTV(数字电视)、服务器等应用。因此,我们将其称为“万物的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。