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NPU vs. GPU:它们有什么区别?

AI

随着人工智能(AI)技术的蓬勃发展,催生了各种专门的硬件设计,以优化 AI 和神经网络的运算效率。在这些硬件加速器中,NPU(神经处理单元)和 GPU(图形处理单元)经常被拿来做对比,尤其是在加速 AI 任务方面。

接下来,我们将深入探讨 GPU 和 NPU 的特点和区别,并分析它们各自的优缺点。

NPU 简介

NPU 神经处理单元
NPU 神经处理单元

NPU 是专门为优化 AI 和神经网络任务性能而设计的硬件。虽然听起来比较高大上,但它已经逐渐融入我们的日常生活。许多现代智能手机,例如近年来的 iPhone、Google Pixel 和 Samsung Galaxy 等机型,都在主处理器中集成了 NPU。

NPU 支持神经引擎和网络算法,主要应用于自动驾驶、自然语言处理(NLP)等复杂场景。在我们日常使用手机时,人脸识别、语音识别和图像处理等功能,都得益于 NPU 的高效处理。

NPU 是 AI 运算的专属引擎。

GPU 简介

Nvidia A100 GPU
Nvidia A100 GPU

GPU 最初的设计是用于游戏和多媒体应用中的图形渲染。但随着时间的推移,GPU 的应用场景不断扩大,现在广泛用于需要大规模并行计算的场景,如图形渲染、物理模拟和神经网络训练。

GPU 是从图形渲染到通用计算的多面手。

NPU 和 GPU 快速对比

以下是一个简洁明了的 GPU 和 NPU 对比表格,可以清晰地看两者在设计初衷、主要应用、处理单元结构、优化方向、能效以及适用场景等方面的主要差异。

特征GPUNPU
设计初衷最初为图形渲染设计,后扩展到广泛的并行计算任务专为 AI 和神经网络运算设计,优化深度学习任务的处理效率
主要应用图形渲染、视频处理、科学计算、机器学习AI 应用,如自然语言处理、图像识别、自动驾驶等
处理单元功能强大的核心,适合广泛的并行计算任务大量小型处理单元,专注于高效并行处理 AI 任务
优化方向广泛的并行处理能力,适合处理大量不同类型的计算任务针对神经网络算法的优化,如矩阵乘法和激活函数,提高 AI 任务的处理效率
能效高性能,但在某些 AI 任务上可能不如 NPU 节能相对于 GPU,在执行相同 AI 任务时更节能
适用场景需要大规模并行计算的任务,如游戏、科研计算等深度学习、实时数据处理、边缘计算等 AI 密集型任务

NPU 和 GPU 的区别

从架构上来看:

  • NPU 拥有众多小型处理单元,优势在于并行处理。它还专门优化了内存层级和数据流,在处理深度学习任务时更加高效。
  • GPU 则拥有功能更强大的核心,适用于各种并行计算任务,但 NPU 更擅长处理神经网络算法。

NPU 特别擅长执行小型且重复性高的任务,在现代计算系统中,它能有效分担 GPU 在神经网络矩阵运算方面的负担,让 GPU 能够专注于渲染或通用计算任务。

相比 GPU,NPU 在处理深度学习和计算密集型任务上更为高效,如自然语言处理、语音识别和计算机视觉等领域。虽然 GPU 更为通用,但在处理大语言模型或边缘计算应用时,NPU 的效率更高。

NPU 与 GPU:性能对比

NPU 和 GPU 在执行效率和能耗方面有明显差异。NPU 专为神经网络运算设计,执行相同任务时,比 GPU 更省电,速度更快。

这种差异不仅反映了两种硬件在架构上的不同,更体现了当前神经网络的复杂性和应用范围。NPU 在设计上针对 AI 和 ML 工作负载进行了优化,尤其在处理深度学习推理和训练等复杂任务时,性能要优于 GPU。

NPU 中的专用硬件针对矩阵乘法和激活函数进行了优化,使其在实时语言翻译、自动驾驶车辆的图像识别,以及医疗图像分析等任务中,比 GPU 展现出更高的性能和效率。

实施问题与存储需求

在企业级应用中,NPU 可以无缝融入现有基础设施和数据处理流程,与 CPU、GPU 及其他加速器协同工作,提供强大的算力支持。但在整合 AI 和 ML 处理元素进数据中心时,可能会遇到数据访问和存储方面的挑战。

尽管 NPU 不需要特定的存储设施,但在高效运作时需要快速访问大量数据集。处理 AI/ML 工作负载的 NPU 需要大量数据来训练和推断精确模型,同时要能快速处理数据的排序、访问、修改和存储,这就需要采用高速闪存和全面管理的存储基础设施来满足需求。

由于 NPU 和 GPU 在处理 AI/ML 工作负载时速度极快,传统存储系统可能会成为性能瓶颈,影响数据检索和处理效率。


总的来说,NPU 是专为执行神经网络运算而生的硬件,在处理 AI/ML 相关的小型重复任务时表现出色。虽然 GPU 在设计上与 NPU 类似,也擅长执行多个小型运算,但 NPU 在处理神经网络工作负载时,在矩阵乘法和激活函数等方面的优化,使其在深度学习计算的效率和速度方面都要略胜一筹。

两者各有优势,选择哪种硬件取决于具体的应用场景和需求。随着 AI 技术的不断进步,NPU 和 GPU 都将在推动 AI 创新中发挥重要作用。

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