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文章目录
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- GPU 简介
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- GPU 缺点
- NPU 特点
- NPU 应用场景
- NPU 与 GPU 的关系和区别
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- NPU 与 GPU 区别
GPU 简介
GPU 最初设计用于图形渲染和图像处理。近年来，由于其强大的并行计算能力，GPU 被广泛应用于通用计算领域，特别是深度学习和科学计算。
GPU 特点 ：
- 并行计算能力：GPU 具有大量的计算核心，可以同时处理大量数据，特别适合并行计算任务。
- 高吞吐量：GPU 的设计使其能够高效处理大规模数据吞吐，适合需要大量矩阵运算的任务。
- 灵活性：可以通过编程实现各种计算任务，适用于图形渲染、深度学习、科学计算等多个领域。
应用场景：
- 图形渲染：游戏、动画、视频处理等。
- 深度学习：模型训练和推理，例如卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）等。
- 科学计算：模拟仿真、数据分析等。
