國產異型自動插件機復雜算法方面效率更高
作者:wenwen
發布時間:2018-12-11
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異型自動插件機GPU作為最早從事并行加速計算的處理器,相比異型自動插件機CPU速度快,同時比其他加速器芯片編程靈活簡單。
傳統的異型自動插件機CPU之所以不適合人工智能算法的執行,主要原因在于其計算指令遵循串行執行的方式,沒能發揮出芯片的全部潛力。與之不同的是,異型自動插件機GPU具有高并行結構,在處理圖形數據和復雜算法方面擁有比CPU更高的效率。
對比GPU和CPU在結構上的差異,異型自動插件機CPU大部分面積為控制器和寄存器,而GPU擁有更ALU(ARITHMETICLOGICUNIT,邏輯運算單元)用于數據處理,這樣的結構適合對密集型數據進行并行處理,CPU與GPU的結構對比。
程序在異型自動插件機GPU系統上的運行速度相較于單核異型自動插件機CPU往往提升幾十倍乃至上千倍。隨著英偉達、AMD等公司不斷推進其對異型自動插件機GPU大規模并行架構的支持,面向通用計算的GPU(即GPGPU,GENERALPURPOSEGPU,通用計算圖形處理器)已成為加速可并行應用程序的重要手段。
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