A.NVIDIA
B.阿里
C.百度
D.高通
A.NPU:神经网络专用芯片,可以结合应用进行定制化开发
B.CPU:适合处理流程复杂的控制类任务
C.FPGA:适合图像处理,常用于游戏和图像等领域
D.GPU:属于可编程苍片,适合一些需要加速运算的场景
A.GPU既可以做游戏图形加速,也可以做深度学习加速
B.用于玩游戏的高配置显卡,也可以用于深度学习计算。
C.GoogleTPU已经发展了三代,它们只能用于推断(Inference)计算,不能用于训练(Training)计算
D.FPGA最早是作为CPLD的竞争技术而出现的
A.GPU和CPU协同工作可组成异构计算系统,异构计算的优势为计算加速和节能和协同工作可组成异构计算系统,异构计算的优势为计算加速和节能
B.异构计算就是制定出一系列软件与硬件的标准让不同类型的计算设备能够共享计算的过程和结来
C.异构计算的目的主要是为了解决CPU计算能力不足的问题
D.常见的异构系统架构有:CPU+GPU,GPU+FPGA,CPU+专用芯片
A.SIC芯片最大的优势在于:在芯片使用过程中仍可根据客户需求修改算法以适应业务需求
B.SIC是指应特定用户要求和特定电子系统的需要而设计、制造的集成电路
C.相比通用集成电路,ASIC具有体积更小、功耗更低等优点
D.目前主流的ASIC生产厂家有华为、谷歌、寒武纪等
A.核心显卡是将显示芯片整合到CPU中
B.独立显卡的性能不如集成显卡
C.显卡的核心部分是GPU
D.显存位宽越大单位时间内传输的数据量就越大