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
小白狮ww几秒前
要给 OCR 装个脑子吗?DeepSeek-OCR 2 让文档不再只是扫描
人工智能·深度学习·机器学习·ocr·cpu·gpu·deepseek
lili-felicity2 分钟前
CANN优化LLaMA大语言模型推理:KV-Cache与FlashAttention深度实践
人工智能·语言模型·llama
程序猿追4 分钟前
深度解码昇腾 AI 算力引擎:CANN Runtime 核心架构与技术演进
人工智能·架构
金融RPA机器人丨实在智能5 分钟前
Android Studio开发App项目进入AI深水区:实在智能Agent引领无代码交互革命
android·人工智能·ai·android studio
lili-felicity8 分钟前
CANN异步推理实战:从Stream管理到流水线优化
大数据·人工智能
做人不要太理性9 分钟前
CANN Runtime 运行时组件深度解析:任务下沉执行、异构内存规划与全栈维测诊断机制
人工智能·神经网络·魔珐星云
不爱学英文的码字机器9 分钟前
破壁者:CANN ops-nn 仓库与昇腾 AI 算子优化的工程哲学
人工智能
晚霞的不甘12 分钟前
CANN 编译器深度解析:TBE 自定义算子开发实战
人工智能·架构·开源·音视频
愚公搬代码12 分钟前
【愚公系列】《AI短视频创作一本通》016-AI短视频的生成(AI短视频运镜方法)
人工智能·音视频
哈__13 分钟前
CANN内存管理与资源优化
人工智能·pytorch