ai芯片稀疏化（ai芯片原理）

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本文目录一览：

• 1、Graphcore的设计思路和相对GPU的性能优势
• 2、处理器与AI芯片-Google-TPU
• 3、GPU&AI加速卡介绍篇

Graphcore的设计思路和相对GPU的性能优势

与GPU相比，Graphcore的IPU在以下几个方面展现出显著的性能优势：高效处理稀疏性：GPU虽然多线程能力强，可以处理更多工作，但在处理稀疏性方面存在不足。特别是在FP32精度下，GPU往往会出现“杀鸡用牛刀”的情况。而IPU则针对稀疏性进行了优化，能够在每瓦效率上实现更高的性能。

Graphcore的设计思路是创新地开发了IPU，其相对于GPU的性能优势主要体现在处理稀疏性和条件执行上的高效性。以下是详细解设计思路： 未来导向：Graphcore的IPU设计旨在预测并支持未来20年的AI需求，特别关注处理Transformer等基于图的广义数据结构。

IPU在并行处理方面相比GPU更为灵活，每个线程都可以执行不同的处理任务，这提高了其在处理复杂AI任务时的效率。高效的存储访问：IPU的片内SRAM内存容量较大，且内存层级结构相对简单，这有助于确保存储访问更加简洁高效，减少了数据访问的延迟和带宽消耗。

性能优势：Graphcore的IPU在AI训练领域展现了强大的性能，尤其在某些模型上显著优于GPU。例如，在图像识别模型训练上，IPU的用时相比英伟达的产品快近10分钟。然而，这并不意味着IPU在所有场景和模型上都优于GPU。市场地位：尽管IPU在某些方面超越了GPU，但GPU在AI推理市场仍占据主导地位。

处理器与AI芯片-Google-TPU

1、Google在高性能处理器与AI芯片领域推出了一系列产品，主要分为TPU系列和Tensor系列。TPU系列专注于服务器端AI模型训练和推理，如TPUvTPUvTPUv3和TPUv4i，主要用于Goggle的云计算和数据中心。Tensor系列则针对手机端AI模型推理，如Edge TPU。

2、Systolic Array是TPU芯片中的Matrix Multiply Unit核心，针对AI任务中的卷积和矩阵运算进行了显著优化。数据复用与高效计算：不同于CPU的每次取数运算和早期GPU的SIMD单元，TPU通过一次性取数和在阵列内脉动传输实现数据复用，从而提升了计算吞吐量，降低了能耗和占用空间。

3、从2016年至2023，谷歌推出了四代自家人工智能加速芯片——TPU（Tensor Processing Unit）。TPU专为人工智能应用场景提供硬件级的算力支持，其中关键硬件是其“矩阵乘法单元”。该单元采用独特的Systolic Array（脉动阵列），以针对性的提升AI任务中的卷积、矩阵乘等矩阵运算速度和降低功耗。

GPU&AI加速卡介绍篇

性质不同 图形处理器，GPU，一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上做图像和图形相关运算工作的微处理器。显卡，为个人计算机最基本组成部分之一，承担输出显示图形的任务。

定义上的区别：GPU：是一种专门用于图形处理的微处理器，是显卡上的核心处理芯片，负责处理图形相关的计算任务。显卡：是个人电脑的基本组成部分之一，包含了GPU以及其他必要的电子元件和散热器，负责将CPU提供的指令和数据进行转换，并输出到显示器上。

您好，手机是有显卡的（通称为图形处理器GPU），一般集成在CPU处理器中。目前出的除了PDA之外，都是集成显卡。图形处理器（缩写：GPU），又称显示核心、视觉处理器、显示芯片，是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上图像运算工作的微处理器。

GPU：图形处理器是一个专门的图形核心处理器，它是显示卡的“大脑”，决定了显卡的档次和大部分性能。GPU主要用于处理图像渲染任务，包括2D和3D图像的加速处理。随着技术的发展，GPU不仅限于图形处理，还被广泛应用于深度学习、科学计算、密码破解、数值分析、海量数据处理等领域。

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