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gpu和psu

科技更新时间:2025-05-03 09:31:29

人工智能近些年的大火，直接促進了CPU和GPU的發展，而NVIDIA的GPU真正借着這股“東風”迅速成為AI市場的主流産品之一，其勢頭甚至蓋過了CPU。當時今天我們要說的有後起之勢的AI專用芯片IPU（智能處理器）。

gpu和psu（為什麼說它會超越CPU和GPU）1

Graphcore

Graphcore是英國人工智能芯片硬件設計初創公司，現在IPU扛把子企業。而這家公司研發的智能芯片應用範圍十分廣泛，包括無人駕駛卡車、雲計算、處理機器學習技術，等等。事實上，有了高性能芯片的支持，就能利用海量數據來訓練人工智能系統。

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IPU（智能處理器）

在圖像識别的SOC中，有一個很重要的單元：IPU（Image Processing Unit）圖像處理單元。圖像處理單元的目标是提供從圖像輸入（攝像頭傳感器 / 電視信号輸入等）到顯示設備（LCD顯示屏 / TV輸出 / 外部圖像處理單元等）端到端的數據流信号處理的全面支持。

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而Graphcore針對計算圖處理設計推出的IPU（Intelligence Processing Unit）處理器架構，正逐漸進入到AI廣泛的應用場景之中。可以這麼說，CPU和GPU是AI時代的适應者，而IPU才是為AI而生的。

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CPU與GPU所不及？

Graphcore IPU的性能與市場上領先的GPU相比如何？這取決于它完成的任務。如果用于靜态圖像分類的前饋卷積神經網絡，GPU已經可以做得很好，但IPU可以提供兩到三倍的性能優勢，有時甚至是五倍。

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AI人工智能的基礎就是深度學習，隻有不斷地學習才是人工智能更加的“智能”。IPU芯片就是用于推理或培訓。因為随着機器學習的發展，系統将能夠從經驗中學習。這就需要系統低延遲和不出錯，IPU可以有效地完成所有這些事情。

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AI應用需要專門的處理器，而IPU正是這樣的處理器。目前，AI在各行各業均得到廣泛應用，IPU可以基于自身優勢為世界的智能化進程增添不竭動力。大家關于IPU（智能處理器）還有什麼想說的，可以關注并留言給科技貓。

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