AI!AI!还是AI!英特尔这两大新品想让全人类都用上AI

重头戏AI上,LunarLake的XPU架构拥有120TOPS的AI算力,其中GPU67TOPS+NPU48TOPS+CPU5TOPS,在有了专用于AI计算的NPU加入后,相比于传统处理器架构,除了可提供更高效的AI算力外,还可在运行可调用NPU的AI应用时释放出CPU和GPU的运行压力,让CPU和GPU更好的完成其他的工作,并且起到降低整块芯片功耗的效果。

AI软件必须用GPU么?

传统的编程模型和工具往往无法充分利用GPU的并行计算能力,这就促使了新的编程模型和工具的出现。例如,英伟达的CUDA编程平台就是专门为GPU设计的,此外,深度学习框架如TensorFlow和PyTorch也提供了对GPU加速的支持,使得开发者能够更容易地构建和训练复杂的机器学习模型。这种针对GPU优化的编程工具和框架的发展,不仅降低了开...

GPU 内存,为何如此重要?

物理内存的大小直接影响了GPU在处理大量数据时的能力,尤其是在运行复杂的图形任务、训练深度学习模型或者执行大规模计算时,物理内存的容量越大,GPU能够处理的数据集就越大,从而减少内存溢出和性能瓶颈的发生。2.逻辑内存逻辑内存则是从编程和软件层面上定义的内存。它并不与物理内存一一对应,而是通过抽象层次为...

超能课堂(333):AMD锐龙9000和锐龙AI 300处理器CPU、GPU、NPU全解析

Intel在宣传LunarLake时说它有CPU、GPU、NPU三个AI内核,实际上AMD自锐龙7040系列处理器开始就是这种结构,而现在StrixPoint则配备了全新的XDNA2架构NPU,可提供高达50TOPS的AI算力,比锐龙7040的10TOPS和锐龙8040系的16TOPS提升非常大。上图是XNDA架构NPU和传统的多核处理器的对比,说真的XDNA的这结构其实...

CPU与GPU角色的互换对人工智能领域会产生新的体系结构的变化

除了CPU和GPU外,针对特定的AI工作负载,如TPU(张量处理单元)、FPGA(现场可编程门阵列)等专用硬件加速器也在不断发展,这些硬件可以在特定任务上提供比通用CPU和GPU更高的效率和性能。软件与编程模型的调整:异构计算支持:针对不同硬件的异构计算支持变得更加重要,开发者需要选择合适的编程模型和工具来优化在CPU和GPU...

国产GPU+国产CPU联手!智绘微电子、飞腾完成兼容互认证

快科技4月15日消息，智绘微电子自主研发的第二代桌面级显卡芯片IDM929与飞腾的腾锐D2000处理器，已经完成兼容性适配认证(www.e993.com)2024年11月12日。经过双方团队共同严格的测试，IDM929GPU在飞腾腾锐D2000处理器平台上整体运行稳定流畅，性能与兼容性表现良好，达到了稳定、高效、安全的使用标准。未来，双方将基于IDM929显卡芯片、飞腾处理器和...

产业丨CPU、GPU、NPU,究竟谁才是[AIPC]的主角?

CPU和GPU作为通用处理器,设计灵活,易于编程,主要负责操作系统、游戏和其他应用。然而,对于处理大规模的神经网络计算,CPU的效率相对较低。NPU则采用数据驱动并行计算的架构,模拟人类神经元和突触,特别擅长处理视频、图像等海量多媒体数据。与遵循冯诺依曼架构的CPU和GPU不同,NPU通过突触权重实现存储计算一体化,运行效...

一文读懂:为什么GPU比CPU更快?

与CPU相比,GPU还提供了一个更加出色的并行编程模型CUDA,开发人员可以更快速编写并行代码,而不必担心低级别的线程、同步和通信等问题。CUDA和OpenCL提供C/C++编程语言,其中代码专注于跨抽象线程的并行计算,凌乱的协调细节在幕后被无形地处理。相反,CPU并行性要求使用OpenMP等库直接处理线程。在线程管理、锁和避免竞争...

AI芯片的未来,未必是GPU

FPGA、ASIC和GPU内都有大量的计算单元，因此它们的计算能力都很强。在进行神经网络运算的时候，三者的速度会比CPU快很多。但是GPU由于架构固定，硬件原生支持的指令也就固定了，而FPGA和ASIC则是可编程的，其可编程性是关键，因为它让软件与终端应用公司能够提供与其竞争对手不同的解决方案，并且能够灵活地针对自己所用...

从零开始设计一个GPU:附详细流程

我想强调GPU在通用并行计算(GPGPU)和ML方面的更广泛用例,因此我决定专注于核心功能而不是图形特定硬件。经过多次迭代,我最终找到了在实际GPU中实现的以下架构(这里一切都是最简单的形式)步骤三:为我的GPU编写自定义汇编语言最关键的因素之一是我的GPU实际上可以执行使用SIMD编程模式编写的内核...