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
ACP广源盛1392462567331 分钟前
Qwen3.8‑2.4T 开源落地@ACP#国产 MoE 私有化部署下 GSV2221 视频转换芯片机遇分析
大数据·数据库·人工智能
冬奇Lab1 小时前
开源项目第190期:claude-video — 给 Claude 装上「眼睛」看视频,一条命令分析 YouTube/Loom/本地视频
人工智能·开源·claude
七牛开发者1 小时前
为什么 Go 很适合 AI 辅助开发?
数据库·人工智能·python·elasticsearch·log4j
dear_bi_MyOnly1 小时前
AI人工智能分类识别——机器如何学习
人工智能·学习·分类
冬奇Lab2 小时前
Code Agent 解剖(04):系统提示词是怎么组装的,agent 的「人格」从哪来?
人工智能·开源·agent
河南凹凸环境艺术设计2 小时前
性价比高的民宿酒店设计企业
大数据·人工智能·python
饼饼学习空间智能2 小时前
家庭服务机器人训练数据怎么积累?仿真、真实采集与持续学习的技术路线分析
人工智能·算法·机器学习
千里念行客2402 小时前
业绩与创新双兑现!科伦博泰的Biopharma进阶之路
大数据·人工智能
深蓝海域知识库3 小时前
评学问练考:大模型AI智能学院——重塑学习培训
人工智能