【大厂AI课学习笔记NO.71】AI算力芯片GPU/TPU等

AI算力芯片的发展历程

人工智能（AI）算力芯片的发展历程紧密地跟随着AI技术的发展脚步。从早期的基于传统中央处理器（CPU）的计算，到图形处理器（GPU）的广泛应用，再到专门为AI设计的处理器如神经处理单元（NPU）和张量处理单元（TPU）的出现，AI算力芯片不断演进，以满足日益增长的计算需求。

一、早期基于CPU的计算

在AI技术发展的初期，大部分的计算任务都是由CPU来完成的。CPU是计算机的核心部件，负责执行程序的指令，进行数据的处理和存储。然而，CPU的设计初衷是为了处理通用的计算任务，而不是针对AI中大量并行的矩阵运算进行优化。因此，在使用CPU进行AI计算时，往往会遇到计算效率低下的问题。

二、GPU的崛起

随着AI技术的快速发展，尤其是深度学习的兴起，对计算能力的需求急剧增加。GPU由于其并行处理的能力，逐渐在AI计算领域崭露头角。GPU最初是为了加速图形渲染而设计的，但其高度并行的架构也非常适合进行大规模的矩阵运算，这使得GPU成为深度学习训练的首选硬件。

三、专门为AI设计的处理器

尽管GPU在AI计算中表现出色，但人们仍在探索更加高效、更加专用的AI算力芯片。于是，NPU和TPU等专门为AI设计的处理器应运而生。

NPU（神经处理单元）是一种专门为神经网络计算设计的处理器。它通过对神经网络算法进行硬件级别的优化，实现了更高的计算效率和更低的功耗。NPU的出现极大地推动了边缘计算和移动设备上AI应用的发展。

TPU（张量处理单元）则是谷歌开发的一种专门为深度学习设计的定制芯片。TPU通过优化深度学习中常见的张量运算，实现了比传统硬件更高的计算性能和能效比。TPU在谷歌的云服务中得到了广泛应用，为大规模深度学习训练提供了强大的支持。

CPU、GPU、NPU、TPU的定义、原理、特性、优势、场景及异同点

1. CPU（中央处理器）

定义：CPU是电子计算机的主要设备之一，是计算机中的核心配件。其功能主要是解释计算机指令以及处理计算机软件中的数据。

原理：CPU从存储器或高速缓冲存储器中取出指令，放入指令寄存器，并对指令译码。它把指令分解成一系列的微操作，然后发出各种控制命令，执行微操作系列，从而完成一条指令的执行。

特性：通用性强，能执行多种类型的计算任务；但并行处理能力相对较弱。

优势：适用于复杂的逻辑控制和通用计算任务。

场景：日常办公、网页浏览等通用计算场景。

2. GPU（图形处理器）

定义：GPU是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备上进行图像运算工作的微处理器。

原理：GPU采用并行架构，拥有成百上千个核心，可以同时处理多个任务。它特别适合于处理大量的浮点运算和并行数据。

特性：并行处理能力强，适合进行大规模矩阵运算；功耗相对较高。

优势：在深度学习训练、游戏图形渲染等需要大量并行计算的场景中表现出色。

场景：深度学习训练、游戏、图形渲染等。

3. NPU（神经处理单元）

定义：NPU是一种专门为神经网络计算设计的处理器，通过对神经网络算法进行硬件级别的优化来实现高效计算。

原理：NPU采用针对神经网络优化的架构和指令集，能够高效执行神经网络中的各种运算，如卷积、池化等。

特性：高度优化神经网络计算，低功耗，适合移动设备和边缘计算场景。

优势：在神经网络推理任务中提供极高的性能和能效比。

场景：智能手机、无人机、自动驾驶汽车等边缘计算场景。

4. TPU（张量处理单元）

定义：TPU是一种专门为深度学习设计的定制芯片，通过优化深度学习中常见的张量运算来实现高性能计算。

原理：TPU采用针对张量运算优化的架构和指令集，能够高效执行深度学习中的矩阵乘法和卷积等运算。

特性：专门为深度学习优化，高性能和高能效比；但通用性相对较弱。

优势：在大规模深度学习训练和推理任务中提供卓越的性能。

场景：云服务、数据中心等需要进行大规模深度学习计算的场景。

异同点：

• 相同点：CPU、GPU、NPU和TPU都是用于计算的处理器，它们都能执行计算任务，只是优化的方向和适用的场景不同。
• 不同点：CPU是通用处理器，适用于各种计算任务；GPU擅长并行处理，适合大规模矩阵运算；NPU专门为神经网络优化，适合神经网络推理任务；TPU则专门为深度学习优化，适合大规模深度学习训练和推理。在性能和功耗方面，CPU通常性能较低但功耗较高；GPU性能较高但功耗也相对较高；NPU和TPU则针对特定任务进行了优化，实现了高性能和低功耗的平衡。

总结一下，就是：

• 算力：
  • CPU：算力相对较低，因为其设计初衷是为了处理通用的计算任务，而不是针对AI中大量并行的矩阵运算进行优化。
  • GPU：算力较高，由于其并行处理的能力，使得它在大规模矩阵运算方面表现出色，适用于深度学习训练等计算密集型任务。
  • NPU：专门为神经网络计算设计的处理器，通过对神经网络算法进行硬件级别的优化，实现了更高的计算效率。
  • TPU：专门为深度学习设计的定制芯片，通过优化深度学习中常见的张量运算，实现了比传统硬件更高的计算性能。
• 功耗：
  • CPU：功耗相对较高，因为其需要处理各种复杂的逻辑控制和通用计算任务。
  • GPU：功耗也相对较高，尤其在进行大规模并行计算时，需要消耗大量的电力。
  • NPU：功耗较低，因为它专门针对神经网络进行了优化，实现了更高的能效比。
  • TPU：功耗相对较低，因为它是专门为深度学习设计的，能够在保证性能的同时降低功耗。

由于不同芯片在设计和制造上的差异，以及任务类型的不同，很难给出一个具体的倍数关系来描述它们之间算力和功耗的对比。但是一般来说，在相同任务下，专门为AI设计的处理器（如NPU和TPU）往往能够在保证性能的同时实现更低的功耗。而CPU和GPU则可能在某些任务下表现出更高的功耗。

这里要注意的是：（考点）

GPU无法单独工作，必须由CPU进行控制和调用。

CPU擅长复杂的逻辑运算和数据格式，GPU浮点运算能力不断直线上升。

NPU视频，多媒体数据。

TPU张量处理单元，30-80倍效率提升。