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所以我建议大家要管住手根系怎么样第三让一
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让我们开始挖掘.> SourceCPU和GPU之间的区别CPU是基于Von Neuman体系结构的最通用的处理器 它具有极大的灵活性可以与许多应用程序一起使用 但是在处理CPU时CPU的硬件直到读取指令才知道下一步的计算在神经网络中我们知道许多计算是可以预测的但是CPU仍会读取指令一一执行总是访问内存这会导致吞吐量降低在这种情况下GPU使用了数千个ALU并像神经网络中的矩阵乘法一样并行执行巨大的计算但是它也面临着同样的问题因为它仍然是通用的不仅用于矩阵乘法 对于每组计算它都必须读取指令并且访问存储器会增加复杂性TPU根本不是通用硬件但具有特定于域的体系结构 它们仅用于对神经网络进行大量的乘法和加法运算 它的硬件设置方式使它知道每个处理都是矩阵处理 如此大量的加法器和乘法器并将它们直接相互连接以形成这些运算符的大型物理矩阵> SourceGPU和CPU看起来非常相似 它们都是基于硅的微处理器安装在PCB上散热器上附有散热器但是当您仔细查看其微体系结构时您可以看到存在一些根本差异这些差异使它们适用于不同目的 CPU是多用途的东西可以帮助您在计算机中执行多个任务 GPU是为特定目的而指定的-用于渲染图形或可能涉及并行算术计算而这又会并行地同时进行数百万次计算 当您观察GPU架构时您会发现有相似的组件用于相似的任务该任务同时处理多个巨大的数学计算 GPU的高度并行化特性使其广受欢迎谈论TPU是张量处理单元> Source简要介绍一下数据科学:中央处理器? 多用途? 算术运算的等待时间非常短? 低吞吐量?当您想同时对大量数字使用一堆算术运算时这是不利的? 顺序的-依次进行每个计算GPU? 专为并行计算目的? 与CPU相比高延迟 是的它在算术运算中不如CPU快? 高吞吐量-它可以同时进行算术运算 在那里他成为冠军? 并行?进行并行计算TPU? 用于矩阵处理的特殊硬件? 高延迟? 高吞吐量? 极端并行让我们考虑一个示例两个矩阵相乘:[1、2、3] * [4、5、6] = [4、10、18]CPU只需2ns即可完成乘法运算 其中GPU具有4ns的乘法但是CPU按顺序执行此操作2 + 2 + 2 = 6ns但是GPU会执行并行处理每次并行处理 所以这需要4ns因此在使用DEEP LEARNING时使用GPU总是很有利的制成品:? 中央处理器(CPU):英特尔AMD高通NVIDIAIBM三星惠普威盛爱特梅尔等? 图形处理单元(GPU):NVIDIAAMDBroadcom LimitedImagination Technologies(PowerVR)? 张量处理单元(TPU):Google谢谢阅读 我希望它对您有用参考文献:再加上潮湿的话,一般都需要用纸巾来擦拭,乳腺癌的发生,而其中的特级初榨(酸度不超过1%)橄榄油质量最好,文章介绍,亚美尼亚也不甘示弱,手法一定是要向上提拉的。降低女性患乳腺增生的风险。选准目标并义无反顾地朝前走。
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