产业气象站|成为AI的专用处理器?,什么是IPU?为什么说它会超越CPU和GPU
【产业气象站|成为AI的专用处理器?,什么是IPU?为什么说它会超越CPU和GPU】人工智能近些年的大火 , 直接促进了CPU和GPU的发展 , 而NVIDIA的GPU真正借着这股“东风”迅速成为AI市场的主流产品之一 , 其势头甚至盖过了CPU 。 当时今天我们要说的有后起之势的AI专用芯片IPU(智能处理器) 。
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Graphcore
Graphcore是英国人工智能芯片硬件设计初创公司 , 现在IPU扛把子企业 。 而这家公司研发的智能芯片应用范围十分广泛 , 包括无人驾驶卡车、云计算、处理机器学习技术 , 等等 。 事实上 , 有了高性能芯片的支持 , 就能利用海量数据来训练人工智能系统 。
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IPU(智能处理器)
在图像识别的SOC中 , 有一个很重要的单元:IPU(ImageProcessingUnit)图像处理单元 。 图像处理单元的目标是提供从图像输入(摄像头传感器/电视信号输入等)到显示设备(LCD显示屏/TV输出/外部图像处理单元等)端到端的数据流信号处理的全面支持 。
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而Graphcore针对计算图处理设计推出的IPU(IntelligenceProcessingUnit)处理器架构 , 正逐渐进入到AI广泛的应用场景之中 。 可以这么说 , CPU和GPU是AI时代的适应者 , 而IPU才是为AI而生的 。
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CPU与GPU所不及?
GraphcoreIPU的性能与市场上领先的GPU相比如何?这取决于它完成的任务 。 如果用于静态图像分类的前馈卷积神经网络 , GPU已经可以做得很好 , 但IPU可以提供两到三倍的性能优势 , 有时甚至是五倍 。
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AI人工智能的基础就是深度学习 , 只有不断地学习才是人工智能更加的“智能” 。 IPU芯片就是用于推理或培训 。 因为随着机器学习的发展 , 系统将能够从经验中学习 。 这就需要系统低延迟和不出错 , IPU可以有效地完成所有这些事情 。
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AI应用需要专门的处理器 , 而IPU正是这样的处理器 。 目前 , AI在各行各业均得到广泛应用 , IPU可以基于自身优势为世界的智能化进程增添不竭动力 。 大家关于IPU(智能处理器)还有什么想说的 , 可以关注并留言给科技猫 。
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