国产异型自动插件机复杂算法方面效率更高
作者:wenwen
发布时间:2018-12-11
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异型自动插件机GPU作为最早从事并行加速计算的处理器,相比异型自动插件机CPU速度快,同时比其他加速器芯片编程灵活简单。
传统的异型自动插件机CPU之所以不适合人工智能算法的执行,主要原因在于其计算指令遵循串行执行的方式,没能发挥出芯片的全部潜力。与之不同的是,异型自动插件机GPU具有高并行结构,在处理图形数据和复杂算法方面拥有比CPU更高的效率。
对比GPU和CPU在结构上的差异,异型自动插件机CPU大部分面积为控制器和寄存器,而GPU拥有更ALU(ARITHMETICLOGICUNIT,逻辑运算单元)用于数据处理,这样的结构适合对密集型数据进行并行处理,CPU与GPU的结构对比。
程序在异型自动插件机GPU系统上的运行速度相较于单核异型自动插件机CPU往往提升几十倍乃至上千倍。随着英伟达、AMD等公司不断推进其对异型自动插件机GPU大规模并行架构的支持,面向通用计算的GPU(即GPGPU,GENERALPURPOSEGPU,通用计算图形处理器)已成为加速可并行应用程序的重要手段。
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