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昇腾处理器与GPU相比有哪些优势？
发布日期:
2024-10-29 13:25:53
本文链接
https://www.idcsp.com//help/1922.html
本文关键词
专用计算单元：昇腾处理器专为神经网络计算设计，拥有专用的计算单元，这使得它在处理AI相关的计算任务时更为高效。
高算力和高集成度：昇腾910处理器提供了高达256 TFLOPS的半精度浮点计算能力，并且拥有32GB的高带宽内存（HBM）和1200GB/s的内存带宽，这些特性使得昇腾在处理大规模数据时更为出色。
低精度优化：昇腾处理器以较低精度换取较高算力，其核心算力集中在低精度计算上，这在AI训练和推理中是一个重要的优势，因为许多AI模型可以在较低精度下运行而不会显著影响性能。
高能效比：昇腾处理器在提供强大计算能力的同时，保持了较低的功耗。例如，昇腾910的功耗远低于GPU，在稠密型神经网络工作负载中，昇腾的功耗低于GPU。
适合稠密型工作负载：昇腾处理器适合进行稠密型神经网络工作负载，这包括多层卷积或多层稠密全连接的网络。在这些场景下，昇腾处理器的性能提升明显。
软硬件栈优化：昇腾处理器提供了CANN软件栈，该软件栈针对昇腾硬件进行了优化，使得开发者可以充分利用硬件的算力。
多加速器并行加速：昇腾处理器展示了良好的横向扩展能力，可以在多卡环境下近乎线性地利用多张NPU算力，这对于需要大规模并行处理的应用场景非常有用。
成本效益：昇腾处理器在提供高性能的同时，可能在成本上更具优势，尤其是在大规模部署AI应用时，这可以显著降低总体拥有成本。
国产化支持：昇腾处理器作为国产AI处理器，对于希望减少对外部供应商依赖的用户来说，是一个重要的选择。
与现有技术的兼容性：昇腾处理器在设计上考虑了与现有技术的兼容性，使得用户在升级产品时几乎无需担心软件的兼容问题。
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