Tech Impact AI 专题采访|Imagination首席产品官讲述GPU在AI中的作用
demi 在 周三, 06/04/2025 - 10:32 提交
在一期特别的 Tech Impact AI 专题节目中,我们的首席产品官 James Chapman 与科技专家 Evan Kirstel 展开对话,深入探讨了人工智能要实现其潜力所需的关键要素。
GPU,全称为图形处理单元(Graphics Processing Unit),是一种专用于处理图形和图像计算的处理器。起初,GPU主要用于图形渲染,但随着计算需求的增加,尤其是在科学计算、深度学习和其他并行计算领域,GPU的通用计算能力逐渐受到重视。
GPU相对于传统的中央处理单元(CPU)在设计上有一些显著的区别。CPU更适用于处理通用的控制流任务,而GPU则专注于高度并行的数据处理。GPU通常拥有大量的小型处理单元,被设计成能够同时处理大量相似的任务,例如图形渲染中的像素计算或深度学习中的矩阵运算。
总体而言,GPU在图形处理领域的成功应用和对并行计算需求的响应使其逐渐演变成为通用计算设备,广泛用于加速各种科学和工程计算应用。
在一期特别的 Tech Impact AI 专题节目中,我们的首席产品官 James Chapman 与科技专家 Evan Kirstel 展开对话,深入探讨了人工智能要实现其潜力所需的关键要素。
文章讨论了 GPU 服务器如何利用并行处理支持 AI 运算,比较了其与传统 CPU 服务器在扩展性、功耗与散热等方面的区别,并指出数据中心须相应升级供电与冷却设施。
在传统的虚拟化环境中,虚拟机往往无法直接访问物理GPU,导致图形处理能力受限。
双方将结合Imagination领先的GPU IP技术与澎峰科技在AI模型压缩与性能优化方面的软硬协同能力,共同开拓面向AI行业应用的计算解决方案,推动国产计算生态的繁荣发展。
E系列GPU为未来的边缘应用提供了一种通用且可编程的解决方案,涵盖图形渲染、桌面和智能手机等领域,可实现自然语言处理、工业计算机视觉以及自动驾驶等应用。
GPU服务器的使用寿命通常较短,尤其是在高负载运行的情况下。如何延长GPU服务器的使用寿命,同时保持其性能高效利用,成为了一个重要的课题。
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除了在图形处理方面的应用,GPU还在深度学习和自然语言处理等领域展示了巨大的潜力。
在深度学习中,测量GPU性能是至关重要的步骤,尤其是在训练和推理过程中。