gpu芯片的特点有哪些
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摘要:gpu,即图形处理器,是一种由大量运算单元组成的大规模并行计算架构,专为同时处理多重任务而设计。gpu芯片的特点有多线程、拥有更高的访存速度、更高的浮点运算能力等,一般来说,一块gpu芯片的研发周期从立项到上市至少要3~5年,好的芯片要经过架构和应用打磨,这个过程也不可能低于两年。具体的gpu芯片的特点有哪些以及gpu芯片的设计周期一般多长,咱们到文中仔细看看吧!一、gpu芯片的特点有哪些
1、多线程,提供了多核并行计算的基础结构,且核心数非常多,可以支撑大量数据的并行计算。
2、拥有更高的访存速度。
3、更高的浮点运算能力。
因此,gpu比cpu更适合深度学习中的大量训练数据、大量矩阵、卷积运算。
gpu虽然在并行计算能力上尽显优势,但并不能单独工作,需要cpu的协同处理,对于神经网络模型的构建和数据流的传递还是在cpu上进行。同时存在功耗高,体积大的问题。
性能越高的gpu体积越大,功耗越高,价格也昂贵,对于一些小型设备、移动设备来说将无法使用。
二、gpu芯片的设计周期一般多长
随着国际贸易摩擦进一步加剧,芯片半导体领域“卡脖子”现状越来越受到产业关注,在国产替代和新基建的双重力量推动下,国产gpu市场热起来了gpu成为继AI之后,最为性感的芯片投资赛道,但是gpu的生产,并非一件简单的事情。那么你知道gpu芯片的设计周期一般多长吗?
一块gpu芯片的研发周期从立项到上市至少要3~5年,好的芯片要经过架构和应用打磨,这个过程也不可能低于两年。目前,这些企业大多处在成立初期,产品大规模落地的并不多。GPU芯片技术生态较为成熟,市场门槛高,对于初创企业来说将会是不小的挑战。
1、多线程,提供了多核并行计算的基础结构,且核心数非常多,可以支撑大量数据的并行计算。
2、拥有更高的访存速度。
3、更高的浮点运算能力。
因此,gpu比cpu更适合深度学习中的大量训练数据、大量矩阵、卷积运算。
gpu虽然在并行计算能力上尽显优势,但并不能单独工作,需要cpu的协同处理,对于神经网络模型的构建和数据流的传递还是在cpu上进行。同时存在功耗高,体积大的问题。
性能越高的gpu体积越大,功耗越高,价格也昂贵,对于一些小型设备、移动设备来说将无法使用。
二、gpu芯片的设计周期一般多长
随着国际贸易摩擦进一步加剧,芯片半导体领域“卡脖子”现状越来越受到产业关注,在国产替代和新基建的双重力量推动下,国产gpu市场热起来了gpu成为继AI之后,最为性感的芯片投资赛道,但是gpu的生产,并非一件简单的事情。那么你知道gpu芯片的设计周期一般多长吗?
一块gpu芯片的研发周期从立项到上市至少要3~5年,好的芯片要经过架构和应用打磨,这个过程也不可能低于两年。目前,这些企业大多处在成立初期,产品大规模落地的并不多。GPU芯片技术生态较为成熟,市场门槛高,对于初创企业来说将会是不小的挑战。
北京新国信
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