聚焦嵌入式 AI:Imagination 在工博会国芯展嵌入式会议分享可编程 GPU 架构
Imagination 已受邀参加工博会期间举办的国芯展嵌入式会议“先进封装与异构集成驱动嵌入式系统创新研讨会”,并带来《面向嵌入式 AI 的可编程 GPU 架构:融合图形、AI 与通用并行计算》的技术分享。
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。
高性能硬件如多核CPU和GPU在运行大型3D游戏时全速运转,电流增大导致发热加剧,而散热系统不足会加剧温度升高。
本文将概述如何利用多站点分布式 GPU 架构,包括其优势、局限性、安全考量,以及技术与经济层面的关键因素。
代理式人工智能工作负载正重塑现代数据中心基础设施的计算需求,将性能瓶颈从以GPU为核心的推理环节,转移至对CPU算力要求极高的编排与工作流管理环节。