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巨头们都要抢占的XPU道路,真的有这么香吗?

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巨头们都要抢占的XPU道路,真的有这么香吗?
发布日期:2021-09-30 18:05    点击次数:75

在芯片周围有这么一句传言:

每过18天,就会展现一个新的XPU。

曾几何时,一个CPU打天下的时代早已不复存在了。

……

三巨头的XPU征途

很久很久以前,CPU还长云云。

1971年,英特尔发布世界上第一块微处理器CPU-4004。

被誉为“人类历史上最具革新性的产品之一”。

接着8008、8088、8086相继跟上,正式开启了以微处理器为计算机中央处理器的时代。

英特尔也所以坐稳了领头年迈的位置,一骑绝尘。

然而随着互联网的高速发展,吾们发现,在处理大周围与高速数据时,CPU很难已足必要。

所以它的幼弟——GPU,隆重登场了!

在英特尔还在“不息做大做强CPU”和“往GPU市场试试水”之间踟蹰不准时,英伟达已经在GPU周围站稳了脚跟。

2009岁暮,英特尔“痛下信念”宣布作废Larrabee图形芯片项现在,彼时的英伟达已经推出Tesla,并大举袭击。

更不必挑谁人戏剧般的2006年——那是值得AMD一向吹牛到今天的一年。

这一年AMD以54亿美元的价格收购了ATI公司。

自此踏上了“两手都要抓,两手都要硬的道路”。

就云云,左手CPU,右手GPU,AMD“扬言”拳打NVIDIA,脚踢英特尔。

固然英特尔曾信誓旦旦外示不做自力显卡,但真香定律适用于全人类,企业也不克破例。

尤其是AMD“大放厥词”在前,英特尔怎么能忍得下这口气。

果不其然,从2015年最先,英特尔开启“买买买”模式,疯狂拓展XPU领土。

2015年收购FPGA供答商Altera 2016年收购AI芯片供答商Nervana 2017年收购自动驾驶视觉处理公司Mobileye和AI芯片供答商Movidius 2018年收购eASIC 2019年收购云端AI芯片供答商Habana Labs 2021年收购RISC-V指令集架构的开发商SiFive。 ……

自古以来,金钱的力量往往都是不容幼觑的,

英特尔的疯狂输出成功协助它打造了一支“CPU+GPU+添速器+FPGA”的XPU队伍,并且这个队伍还在不息扩充中,比如又一个新名词:IPU。

眼望“益兄弟”都在为开疆扩土仗义疏财,英伟达也收敛不住了。

倚赖一系列的收购,英伟达打出了一套CPU、DPU和GPU的“组相符拳”。

CPU、GPU、DPU、IPU,还有没出场的TPU、NPU、APU等等,巨头们一向锲而不弃地创造新名词,XPU的队伍不息扩大,也许在不久的异日,26个字母将被通盘用完。

下面一首来浅易望望这些XPU家族吧。

CPU

CPU—— Central Processing Unit, 中央处理器,CPU之于计算机、服务器,也就相等于大脑对于人类的作用。

计算、限制、存储是CPU“大脑”组织谋略、发号施令、限制走动的主要外现形态。

CPU 是对计算机的一切硬件资源(如存储器、输入输出单元) 进走限制调配、实走通用运算的中央硬件单元。

CPU 是计算机的运算和限制中央。

如下图所示,CPU主要包括了计算单元、限制单元和存储单元:

吾们能够很清晰的望出,CPU的计算单元在整个组织中占比很少,故而相对于大周围并走计算能力,CPU更拿手于逻辑限制。

随着人们对更大周围与更快处理速度的需求的增补,CPU徐徐力不从心。

所以,GPU,它来了!

GPU

GPU——Graphics Processing Unit,图形处理器,跟它的名字相通,GPU最初是用在幼我电脑、游玩机和一些移动设备上运走绘图运算做事的微处理器。

GPU的组成相对浅易,有数目多多的计算单元和超长的流水线,稀奇正当处理大量的类型同一的数据。

不过GPU生来就是做幼弟的命,不克单独做事,必须由CPU进走限制调用才走。

GPU的做事大片面都计算量大,但没什么技术含量,而且要重复很多很多次。

当CPU必要大量的处理类型同一的数据时,就能够调用GPU进走并走计算。

不过,GPU固然叫图形处理器,但并不是只能处理图像。

GPU固然是为了图像处理而生,但在组织上并异国特意为图像服务的部件,只对CPU的组织进走了优化与调整,

所以GPU能够被认为是一栽较通用的芯片。

现在科学计算、暗号破解、数值分析,海量数据处理等必要大周围并走计算的周围都有GPU的身影。

TPU

TPU——Tensor Processing Unit, 张量处理单元,TPU是由Google设计的定制机器学习芯片,用于实走其通例机器学习做事负载。

首初机器学习以及图像处理算法大片面都跑在CPU与GPU上面,但这两栽芯片内心上是通用性芯片,在效能与功耗上不克周详适配机器学习算法,且价格也比较贵,TPU便就此诞生了。

TPU是一栽ASIC芯片,即行使型专用集成电路(Application-Specific Integrated Circuit),是一栽专为某栽特定行使需求而定制的芯片。

据称最早的TPU就比同期的标准CPU和GPU快15-30倍,效果(性能/瓦特)升迁 30-80倍。

现在谷歌已经发布了第四代TPU,据称TPU v4每秒能够实现10万万亿次运算,将于今年向谷歌云用户挑供服务。

DPU

DPU—— Data Processing Unit ,数据处理单元,DPU是面向数据中央的专用处理器。

CPU用于通用计算,GPU用于添速计算,而数据中央中传输数据的DPU则进走数据处理。

浅易来说,CPU做不益,GPU做不了的那些计算义务,交给DPU就完事儿了。

有人说,DPU正在取代CPU行为数据中压服务器的中央限制点,竖立以数据为中央的计算架构。

英伟达首席实走官黄仁勋将DPU称为“异日计算的三大支撑之一”。

要说带货还得服老黄,DPU的概念才挑出没多久,

从国外巨头大佬英特尔、博通、英伟达、赛灵思、Marvell,到国内的创企中科驭数、星云智联、芯启源等等,都纷纷陷入了DPU炎潮。

XPU全家桶:前途漫漫,挑衅不绝

随着5G、AI等新技术不息发展,计算场景也更为雄厚多样,XPU的发展成为大势所趋。

很多半导体巨头厂商都推出了多元化的芯片产品,不息足够本身的XPU“全家桶”。

不少创新公司同样不甘落后,也纷纷推出了专属芯片产品,整个芯片市场迎来“百家争鸣”时刻。

然而值得仔细的是,XPU不克仅仅是XPU,它不是硬件浅易的物理堆砌,而要考虑到其中的互联互通,跨架构的柔件协同,只有柔硬件协同发展,才能更益发挥出产品答有的价值。

同样,技术创新还必要匹配用户的实际需求,云云才能在市场中打造本身的一番天地。