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沐曦gpu是什么水平
沐曦的核心产品便是最重要的高端集成电路之一：GPU(GraphicProcessingUnit)，全称是图形处理器，也是俗称的显卡，早期用于电脑、游戏机等处理图像相关的工作。近年来由于其超强的通用性以及并行计算能力，高性能GPU被大量地使用在AI、云计算和高性能计算中，渐渐被称为芯片行业“皇冠上的明珠”。无论在工业设计、科学计算、金融、航空航天、生物医药、自动驾驶、人工智能等领域，还是数据中心、面向消费者的桌面渲染应用，GPU都是最重要、最基础、最核心的芯片。
为什么gpu适合人工智能
因为GPU擅长数据并行计算，因此特别适合处理量大且统一的数据。
GPU则是英文GraphicsProcessingUnit的缩写，也就是一种专门为PC或者嵌入式设备进行图像运算工作的微处理器，与CPU相比，它的工作内容就专注了很多，主要执行复杂的数学和几何计算。
GPU发展和现状是什么样的？
GPU原来就是为了加速3D渲染的，后来被拿过来做计算。?现在GPU可以支持通用的指令，可以用传统的C和C++，还有Fortran来编程。?现在单个高端GPU的性能已经达到了传统多核CPU集群的性能?有的应用通过GPU加速相比传统的多核CPU来说可以达到100X的加速。对某些特定应用来说GPU还是最适合。
aigpu是什么
现在到处都有AI的应用，无论是金融建模、自动驾驶、智能机器人、新材料发现、脑神经科学、医疗影像分析等等，而人工智能时代的发展极度以来计算力的支持。人工智能的核心是算法，深度学习是目前主流的人工智能算法。
CPU无法做到大量数据并行计算的能力，GPU的特点是有大量的核心和高速内存，擅长并行计算，所以超算常用到GPU，各核之间的独立性相比CPU要低的很多。GPU本身擅长的就是海量数据的快速处理。人们利用GPU来训练这些深度神经网络，所使用的的训练集大的多，所耗费的时间也大幅缩短，占用的数据中心基础设施也少得多。GPU还可以用于运行这些机器学习训练模型，以便在云端进行分类和预测，从而在耗费功率更低、占用基础设施更少的情况下能够支持远比从前更大的数据量和吞吐量。
总结一下GPU的优势：
多线程，提供了多核并行计算的基础结构，且核心数非常多，可以支撑大量数据的并行计算，处理神经网络数据远远高效于CPU。
拥有更高的访存速度。
更高的浮点运算能力。
因此，GPU比CPU更适合深度学习中的大量训练数据、大量矩阵、卷积运算。
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