IC (integrated circuit) 集成电路:微电路.微芯片.芯片:集成电路又分成:模拟集成电路(线性电路).数字集成电路.数/模混合集成电路: 模拟集成电路:产生.放大.处理各种模拟信号(幅度随时间变化的信号): 数字集成电路:产生.放大.处理各种数字信号(时间和幅度上离散取值的信号): 集成电路按用途分成:专用集成电路(ASIC).通用集成电路: ASIC(Application Specific Integrated Circuit) 专用集成电路:是指应特定用户要求和特定电子…

转自CPU,MPU,MCU,SOC,SOPC联系与差别 1.CPU(Central Processing Unit),是一台计算机的运算核心和控制核心.CPU由运算器.控制器和寄存器及实现它们之间联系的数据.控制及状态的总线构成.差不多所有的CPU的运作原理可分为四个阶段:提取(Fetch).解码(Decode).执行(Execute)和写回(Writeback). CPU从存储器或高      速 缓冲存储器中取出指令,放入指令寄存器,并对指令译码,并执行指令.所谓的计算机的可编程性主要是指对…

人工智能包括三个要素:算法,计算和数据.人工智能算法目前最主流的是深度学习.计算所对应的硬件平台有:CPU.GPU.FPGA.ASIC.由于移动互联网的到来,用户每天产生大量的数据被入口应用收集:搜索.通讯.我们的QQ.微信业务,用户每天产生的图片数量都是数亿级别,如果我们把这些用户产生的数据看成矿藏的话,计算所对应的硬件平台看成挖掘机,挖掘机的挖掘效率就是各个计算硬件平台对比的标准. 最初深度学习算法的主要计算平台是 CPU,因为 CPU 通用性好,硬件框架已经很成熟,对于程序员来说非常友好.…

CPU/GPU/TPU/NPU...XPU都是什么意思? 现在这年代,技术日新月异,物联网.人工智能.深度学习等概念遍地开花,各类芯片名词GPU, TPU, NPU,DPU层出不穷......都是什么鬼?与CPU又是什么关系? HW发布了新款Mate 手机,里面有个叫什么NPU的,听起来很厉害,这是什么东西啊?就是人工智能处理器. 什么是人工智能处理器?和CPU有啥区别?和GPU有啥区别?不都带个PU吗? 本文通俗易懂的科普一下这些所谓的"XPU"! CPU CPU( Central…

引用自:http://tech.sina.com.cn/mobile/n/2011-06-20/18371792199.shtml 这篇文章写的深入浅出,把异构计算的思想和行业趋势描述的非常清楚,难得一见的好文章.按捺不住转一下.^_^   相对于串行计算,并行计算可以划分成时间并行和空间并行.时间并行即流水线技术,空间并行使用多个处理器执行并发计算,当前研究的主要是空间的并行问题.以程序和算法设计人员的角度看,并行计算又可分为数据并行和任务并行.数据并行把大的任务化解成若干个相同的子任务,处理…

[精]从CPU架构和技术的演变看GPU未来发展 http://www.pcpop.com/doc/0/521/521832_all.shtml 显存与纹理内存详解 http://blog.csdn.net/pizi0475/article/details/8739557 GPU 与CPU的作用协调,工作流程.GPU整合到CPU得好处 http://blog.csdn.net/maopig/article/details/6803141 双剑合璧:CPU+GPU异构计算完全解析 http://bj…

 Raspberry Pi B+ 定时向物联网yeelink上传CPU GPU温度 硬件平台: Raspberry Pi B+ 软件平台: Raspberry 系统与前期安装请参见:树莓派(Rospberry Pi B+)到货亲测  :http://blog.csdn.net/xiabodan/article/details/38984617#0-qzone-1-66514-d020d2d2a4e8d1a374a433f596ad1440 更多内容关注http://blog.csdn.net…

MPU(或称MP,微处理器)和CPU(中央处理器)同为处理器,但范畴不同. 计算机(即电脑)分为巨型机,大型机,中型机,小型机和微型计算机5类.这5类计算机的运算核心统称为CPU,而MPU只是微型计算机(微机)的核心处理器.也就是说CPU的概念包含了MPU,MPU是CPU的一种.…

一沙一世界,一树一菩提,我们这个世界的深邃全部蕴藏于一个个普通的平凡当中.小小的厨房所容纳的不仅仅是人们对味道的情感,更有推动整个世界前进的动力.要想理解我们的世界,有的时候只需要细细品味一下我们所喜爱的美食即可.正因为此,我们才规划了<舌尖上的硬件>这样一个系列栏目.通过对美食的品味和体会,我们可以更好地理解许多硬件相关的原理.内涵甚至是趣闻,我们所需要为此准备的,其实仅仅是一颗平和的心而已. 在上一期的<舌尖上的硬件>栏目中,我们第一次接触到了隐藏在食物背后的其与半导体业界的神…

从几个方面来介绍一下GPU和FPGA. 从峰值性能来说,GPU(10Tflops)远远高于FPGA(<1TFlops).GPU上面成千上万个core同时跑在GHz的频率上还是非常壮观的,最新的GPU峰值性能可达10TFlops以上.GPU的架构经过仔细设计(例如使用深度流水线,retiming等技巧),在电路实现上是基于标准单元库而在critical path上可以用手工定制电路,甚至在必要的情形下可以让半导体fab依据设计需求微调工艺制程,因此可以让许多core同时跑在非常高的频率.相对而言,…

https://developer.apple.com/documentation/metal/advanced_command_setup/cpu_and_gpu_synchronization dynamic vertex buffer通常每帧都要cpu更新里面的数据内容同时gpu就拿来画 1.顶点数据同步 并行这部分cpu gpu工作的解决方案 通常是 开多块vb让cpu gpu可以并行工作 但这个时候  这块资源gpu是否用完 cpu能不能拿来复用 (延迟三帧的情况下 ) 用信号量来同步…

多核片上系统(SoC)架构的嵌入式DSP软件设计 Multicore a System-on-a-Chip (SoC) Architecture SoCs的软件开发涉及到基于最强大的计算模型在各种处理单元之间划分应用程序.这可能需要大量的试用anderror来建立正确的分区.在高层次上,SoCpartitioning算法如下: 将状态机软件(那些提供应用程序控制.排序.用户界面控制.事件驱动软件等的算法)放在一个RISCprocessor上,如ARM. 将信号处理软件放在DSP上,利用DSP为信…

在嵌入式开过程,会经常接触到一些缩写术语概念,这些概念在嵌入式行业中使用率非常高,下面我们就解释一下这些概念之间的关系和区别: 1.CPU(Central Processing Unit),是一台计算机的运算核心和控制核心.CPU由运算器.控制器和寄存器及实现它们之间联系的数据.控制及状态的总线构成.差不多所有的CPU的运作原理可分为四个阶段:提取(Fetch).解码(Decode).执行(Execute)和写回(Writeback). CPU从存储器或高速缓冲存储器中取出指令,放入指令寄存器,…

有消息称,阿里巴巴达摩院正在研发一款神经网络芯片——Ali-NPU,主要运用于图像视频分析.机器学习等AI推理计算.按照设计,这款芯片性能将是目前市面上主流CPU.GPU架构AI芯片的10倍,而制造成本和功耗仅为一半,其性价比超过40倍. 应用上,通过此款芯片的研发将会更好的落地在图像.视频识别.云计算等商业场景中.据阿里达摩院研究员骄旸介绍说:“CPU.GPU作为通用计算芯片,为处理线程逻辑和图形而设计,处理AI计算问题时功耗高,性价比低,在AI计算领域急需专用架构芯片解决上述问题.阿里巴巴此…

转自:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI0MDk0ODcxMw==&mid=2247483680&idx=1&sn=c5fd069ab3f17c61f98d6b967b9c819f&chksm=e91245a6de65ccb0758e25c88a9f43f9bd4da57e0b783bd34b0aaa8ce220b81d7f3decb04d4d&mpshare=1&scene=24&srcid=0509ZYDoU…

Google Cloud 原文链接:https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/what-makes-tpus-fine-tuned-for-deep-learning 机器之心翻译链接:https://baijiahao.baidu.com/s?id=1610560990129941099&wfr=spider&for=pc 张量处理单元(TPU)是一种定制化的 ASIC 芯片,它由谷歌从头设计,并专门用于机器学习…

前段时间做了一个基于CPU和GPU对比的粒子效果丢在学习WebGL的群里,技术上没有多作讲解,有同学反馈看不太懂GPU版本,干脆开一篇文章,重点讲解基于GPU开发的版本. 一.概况 废话不多说,先丢上demo,用移动设备更能明显感觉性能差异. 维护粒子位移.颜色.尺寸:GPU版本  CPU版本 维护粒子位移:GPU版本  CPU版本   结论:同时需要维护多种粒子特征变化时,GPU有明显优势.只是维护粒子位移时,GPU版本稍流畅,但优势并不明显.当然,这还得具体到设备,一些中低端Android机…

列出可用GPU from tensorflow.python.client import device_lib print(device_lib.list_local_devices()) from keras import backend as K K.tensorflow_backend._get_available_gpus() 切换 import os os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"]="PCI_BUS_ID" # The GP…

CPU 力气大啥P事都能干,还要协调.GPU 上面那家伙的小弟,老大让他处理图形,这方面处理简单,但是量大,老大虽然能处理,可是老大只有那么几个兄弟,所以不如交给小弟处理了,小弟兄弟多,有数百至数千个,而且是专门只干这行和只能干这行. hhha!…

https://www.sohu.com/a/191538165_777155 A12宣传的每秒5万亿次运算,用计算机语言描述就是5Tops. 麒麟970 NPU,根据资料是 1.92Tops. 麒麟980 NPU,提升是970的120%,也就是1.92TopsX2.2=4.23Tops. A11大约0.6Tops,官方宣称8核也就是0.6X8=4.8约等于5Tops,没有虚假宣传. 其他soc没有NPU都是利用其他gpu进行神经网络计算,就不统计了. GTX1080是FP32的计算能力,也就是…

小米笔记本pro:15.6寸,i7-8850,16G,256G,GPU:MX150 测试对象Caffe,MNIST训练 使用纯CPU训练: 1.耗时:11分58秒 2.功耗:35W 使用GPU训练: 1.耗时:1分17秒 2.功耗:49W 笔记本静止功耗:12W 总结: 1.GPU 与 CPU的算力比9.2倍. 2.GPU 与 CPU的能效比5.7倍.…

1,AMD 既做CPU又做显卡2,Inter 全球最大的CPU厂商,GPU,FPGA3,NVIDA 人工智能起家的公司,且一直在做,显卡最出名,CUDA让N卡胜了AMD CPU上 AMD - Inter显卡 AMD - NVIDA TPU 谷歌自研的专门用于深度学习的处理器 [Intel/AMD CPU世代表]架构/代号 世代 年代 制造工艺 架构/代号 类别 年代 制造工艺Coffee Lake 第八代酷睿 2017-2018年 14nm Zen+ 第二代锐龙 2018年 12nmKaby L…

我知道这非常长,可是,我坚持看完了.希望有幸看到这文章并对图形方面有兴趣的朋友,也能坚持看完.一定大有收获.毕竟知道它们究竟是怎么"私下勾搭"的.会有利于我们用程序来指挥它们....(这是我加上去的) 原文从这里開始: 要说到设计的复杂程度,那还是CPU了!这个不用讨论,非常easy的道理你看看显卡芯片的更新速度和CPU的更新速度就可见一斑了.还是简单说说他们的设计原理吧. CPU: 可是,如今我要问一句:"什么是CPU?"我相信大多数人并不知道什么是CPU.当然,…

衡量 CPU 的计算能力: 比如一个 Intel 的 i5-2520M @2.5 Ghz 的处理器, 则其计算能力 2.5 * 4(4核) = 10 GFLOPS FLOP/s,Floating-point operations per second,每秒峰值速度, 一个 MFLOPS(megaFLOPS)等於每秒一佰万(=10^6)次的浮点运算, 一个 GFLOPS(gigaFLOPS)等於每秒拾亿(=10^9)次的浮点运算, 一个 TFLOPS(teraFLOPS)等於每秒万亿(=10^12…

0 前言 TensorFlow 2.0,今天凌晨,正式放出了2.0版本. 不少网友表示,TensorFlow 2.0比PyTorch更好用,已经准备全面转向这个新升级的深度学习框架了. ​ 本篇文章就带领大家用最简单地方式安装TF2.0正式版本(CPU与GPU),由我来踩坑,方便大家体验正式版本的TF2.0. 废话不多说现在正式开始教程. 1 环境准备 我目前是在Windows10上面,使用conda管理的python环境,通过conda安装cuda与cudnn(GPU支持),通过pip安装的t…

0 序·简介 在使用Ubuntu或者Windows执行一些复杂数据运算时,需要关注下CPU.GPU以及内存占用量,如果数据运算超出了负荷,会产生难以预测的错误.本文将演示如何用简单地方式,实时监控Ubuntu或者Windows的CPU.GPU以及内存占用量,教会大家如何实时监控电脑状态. 水平有限,笔者在这里仅仅使用最简便的方式来实现,抛砖引玉,以便于小白用户也能掌握.大佬们看不上莫要喷,欢迎在评论处补充.觉得有用的话,记得点赞收藏. 废话不多说,操作教程正式开始.. 1 Ubuntu系统操作…

由于有两个并行运行的处理器(CPU和GPU),会出现许多同步问题.假设我们有一些资源R存储了我们希望绘制的某些几何体的位置. 此外,假设CPU更新R的数据以存储位置p1,然后将引用R的绘图命令C添加到命令队列,目的是在位置p1处绘制图形. 将命令添加到命令队列不会阻塞CPU,因此CPU会继续运行. 在GPU执行绘图命令C之前,CPU继续并覆盖R的数据以存储新位置p2将会导致错误(参见下图). 这种情况的一种解决方案是强制CPU等待GPU完成处理队列中的所有命令直到指定的栅栏点(fence poi…

Linux版本cat /etc/redhat-releasecat /etc/lsb-release内核版本号cat /proc/version查看CPU信息(型号)cat /proc/cpuinfo | grep name | cut -f2 -d: | uniq -c# 查看物理CPU个数cat /proc/cpuinfo| grep "physical id"| sort| uniq| wc -l查看内存的插槽数,已经使用多少插槽.每条内存多大,已使用内存多大sudo dmide…

2014年2月…

项目打包下载链接 顺便批判下CSDN上传坑爹现象,好多次都是到了95%或者99%就不动了.我………