TPU、GPU、CPU深度学习平台哪家强?有人做了一个基准测试研究

GPU、TPU、CPU都可以用于深度学习模型的训练,那么这几个平台各适用于哪种模型,又各有哪些瓶颈?在本文中,来自哈佛的研究者设计了一个用于深度学习的参数化基准测试套件——ParaDnn,旨在系统地对这些深度学习平台进行基准测试。

ParaDnn能够为全连接(FC)、卷积(CNN)和循环(RNN)神经网络生成端到端的模型。研究者使用6个实际模型对谷歌的云TPUv2/v3、英伟达的V100GP

GPU与CPU比较,GPU为什么更适合深度学习?

一、CPU与GPU对比
CPU是一个有多种功能的优秀领导者。它的优点在于调度、管理、协调能力强,计算能力则位于其次。而GPU相当于一个接受CPU调度的“拥有大量计算能力”的员工。
下图是处理器内部结构图:
DRAM即动态随机存取存储器,是常见的系统内存。
Cache存储器:电脑中作高速缓冲存储器,是位于CPU和主存储器DRAM之间,规模较小,但速度很高的存储器。
算术逻辑单元ALU是能实现多组

深度学习中,CPU、GPU、NPU、FPGA如何发挥优势

随着AI的广泛应用,深度学习已成为当前AI研究和运用的主流方式。面对海量数据的并行运算,AI对于算力的要求不断提升,对硬件的运算速度及功耗提出了更高的要求。

目前,除通用CPU外,作为硬件加速的GPU、NPU、FPGA等一些芯片处理器在深度学习的不同应用中发挥着各自的优势,但孰优孰劣?
以人脸识别为例,其处理基本流程及对应功能模块所需的算力分布如下:

为什么会有这样的应用区分?
意义在哪里