7-1 深度学习硬件:CPU和GPU


L 3 L3 L3、 L 2 L2 L2、 L 1 L1 L1为cache,数据只有进入寄存器的时候,才能开始运算。

(此图错误,一个矩阵应该是按存储的!)


  • GPU的核要远远多于CPU,从而TFLOPS,GPU每秒能做的浮点运算要远远多于CPU
  • GPU的内存和带宽要比CPU大得多

CPU和GPU之间并不是独立的,因为任务其实都是跑在CPU上的。


相关推荐
Raink老师2 小时前
【AI面试临阵磨枪-70】Agent 系统如何做分布式调度、跨服务协作、故障恢复?
人工智能·面试·职场和发展
tedcloud1232 小时前
RTK部署教程:构建稳定的AI Workflow环境
服务器·javascript·人工智能·typescript·ocr
Raink老师2 小时前
【AI面试临阵磨枪-71】如何用 AI 优化推荐系统、内容审核、广告创意、搜索体验?
人工智能·面试·职场和发展
AI医影跨模态组学2 小时前
Biomarker Res(IF=11.5)安徽医科大学第一医院:基于机器学习的放射组学模型:子宫内膜癌患者的预后预测及机制探索
人工智能·深度学习·论文·医学·医学影像·影像组学
ftpeak2 小时前
Mooncake:以 KVCache 为中心的分离式 LLM 服务架构
人工智能·ai·架构·ai编程·ai开发
lqqjuly2 小时前
Transformer架构详解 - 第一、二部分:基础与核心思想、核心组件详解
深度学习·神经网络·自然语言处理
Terrence Shen2 小时前
Hermes agent的tools是怎么落地应用的系列
人工智能·llm·agent·hermes
Raink老师3 小时前
【AI面试临阵磨枪-72】电商全场景 AI Agent 设计(商品咨询 / 订单 / 物流 / 售后 / 退款)
人工智能·面试·职场和发展
仙女修炼史3 小时前
CNN更看重Texture还是shape:imagenet-trained cnns are biased
论文阅读·人工智能·cnn
视***间3 小时前
视程空间 AIR SC6N0-C-MB NX 16GB 规格详解与机器人/机器狗适配说明
人工智能·机器人·边缘计算·机器狗·ai算力·具身机器人·视程空间