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深度进修中,CPU、GPU、NPU、FPGA怎样阐扬劣势

本文作者:FUTUREAI 2019-05-16 16:00
导语:深度进修中,CPU、GPU、NPU、FPGA怎样阐扬劣势 跟着AI的普遍使用,深度进修已成为当前AI研讨战使用的支流方法。面临海量数据的并交运算,AI关于算力的请求不竭 提拔,对硬件的运算速

深度进修中,CPU、GPU、NPU、FPGA怎样阐扬劣势

跟着AI的普遍使用,深度进修已成为当前AI研讨战使用的支流方法。面临海量数据的并交运算,AI关于算力的请求不竭 提拔,对硬件的运算速率及功耗提出了更下的请求。

做者:咪付滥觞:昔日头条|2019-05-10 08:43

跟着AI的普遍使用,深度进修已成为当前AI研讨战使用的支流方法。面临海量数据的并交运算,AI关于算力的请求不竭 提拔,对硬件的运算速率及功耗提出了更下的请求。

烦闷 沉迷前,除通用CPU中,做为硬件加快的GPU、NPU、FPGA等一些芯片处置器正在深度进修的分歧 使用中阐扬着各自的劣势,但孰劣孰劣?

以人脸辨认为例,其处置根本流程及对应功用模块所需的算力散布以下:

为何会有那样的使用辨别?

意义正在那里?

念要晓得此中的谜底,需求我们先从CPU、GPU、NPU、FPGA它们各自的本理、架构及机能特性去理解。

尾先,我们先去理解一下通用CPU的架构。

CPU

CPU(Central Processing Unit)中心处置器,是一块超年夜范围的散成电路,次要逻辑架构包罗掌握单位Control,运算单位ALU战下速缓冲存储器(Cache)及真现它们之间联络的数据(Data)、掌握及形态的总线(Bus)。

简朴道,

便是计较单位、掌握单位战存储单位。

架构图以下所示:

深度学习中,CPU、GPU、NPU、FPGA如何发挥优势

CPU遵照的是冯诺依曼架构,其中心是存储法式、挨次施行。CPU的架构中需求年夜量的空间来安排存储单位(Cache)战掌握单位(Control),比拟之下计较单位(ALU)只占有了很小的一部门,以是它正在年夜范围并止计较才能上极受限定,而更善于于逻辑掌握。

CPU没法做到年夜量矩阵数据并止计较的才能,但GPU能够。

GPU

GPU(Graphics Processing Unit),即图形处置器,是一种由年夜量运算单位构成的年夜范围并止计较架构,专为同时处置多重担务而设想。

为何GPU能够做到并止计较的才能?GPU中也包罗根本的计较单位、掌握单位战存储单位,但GPU的架构取CPU有所分歧 ,以下图所示:

深度学习中,CPU、GPU、NPU、FPGA如何发挥优势

取CPU比拟,CPU芯片空间的没有到20%是ALU,而GPU芯片空间的80%以上是ALU。即GPU具有更多的ALU用于数据并止处置。

以Darknet构建的神经收集模子AlexNet、VGG-16及Restnet152正在GPU Titan X, CPU Intel i7-4790K (4 GHz) 停止ImageNet分类使命猜测的成果:

深度学习中,CPU、GPU、NPU、FPGA如何发挥优势

备注:以上数据源自https://pjreddie.com/darknet/imagenet/#reference

因而可知,GPU处置神经收集数据近近下效于CPU。

总结GPU具有以下特性:

1 、多线程,供给了多核并止计较的根底构造,且中心数十分多,能够支持年夜量数据的并止计较。

2、具有更下的访存速率。

3、更下的浮面运算才能。

因而,GPU比CPU更合适深度进修中的年夜量锻炼数据、年夜量矩阵、卷积运算。

GPU固然正在并止计较才能上尽隐劣势,但其实不 能零丁事情,需求CPU的协同处置,关于神经收集模子的构建战数据流的通报借是正在CPU长进止。同时存正在功耗下,体积年夜的成绩。

机能越下的GPU体积越年夜,功耗越下,价钱也高贵,关于一些小型装备、挪动装备去道将没法利用。

因而,一种体积小、功耗低、计较机能下、计较服从下的公用芯片NPU降生了。

NPU

NPU (Neural Networks Process Units)神经收集处置单位。NPU事情本理是正在电路层模仿人类神经元战突触,而且用深度进修指令散间接处置年夜范围的神经元战突触,一条指令完成一组神经元的处置。比拟于CPU战GPU,NPU经由过程突触权重真现存储战计较一体化,从而进步运转服从。

NPU是模拟死物神经收集而构建的,CPU、GPU处置器需求用数千条指令完成的神经元处置,NPU只需一条或几条便能完成,因而正在深度进修的处置服从圆里劣势较着。

尝试成果显现,划一功耗下NPU 的机能是 GPU 的 118 倍。

取GPU一样,NPU一样需求CPU的协同处置才气完成特定的使命。上面,我们能够看一下GPU战NPU是怎样取CPU协同事情的。

GPU的加快

GPU当前只是纯真的并止矩阵的乘法战减法运算,关于神经收集模子的构建战数据流的通报借是正在CPU长进止。

CPU减载权重数据,根据代码构建神经收集模子,将每层的矩阵运算经由过程CUDA或OpenCL等类库接口授收到GPU上真现并止计较,输出成果;CPU接着调理基层神经元组矩阵数据计较,曲至神经收集输出层计较完成,获得终极成果。

深度学习中,CPU、GPU、NPU、FPGA如何发挥优势

CPU 取GPU的交互流程:

1获得GPU疑息,设置GPU id

2 减载神经元参数到GPU

3 GPU加快神经收集计较

4领受GPU计较成果

NPU的加快

NPU取GPU加快分歧 ,次要表现为每层神经元计较成果不消 输出到主内存,而是根据神经收集的毗连通报到基层神经元持续计较,因而其正在运算机能战功耗上皆有很年夜的提拔。

CPU将编译好的神经收集模子文件战权重文件交由公用芯片减载,完成硬件编程。

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CPU正在全部运转历程中,次要是真现数据的减载战营业流程的掌握,其交互流程为:

1翻开NPU公用芯片装备

2 传进模子文件,获得模子task

3 获得task的输进输出疑息

4 拷贝输进数据到模子内存中

5 运转模子,获得输出数据

除NPU中,正在功耗及计较才能上有一拼的借有FPGA。

FPGA

FPGA(Field-Programmable Gate Array)称为现场可编程门阵列,用户能够按照本身的需供停止反复编程。取 CPU、GPU 比拟,具有机能下、功耗低、可硬件编程的特性。

FPGA根本本理是正在芯片内散成年夜量的数字电路根本门电路和存储器,而用户能够经由过程烧进FPGA 设置文件去界说那些门电路和存储器之间的连线。那种烧进没有是一次性的,可反复编写界说,反复设置。

FPGA的内部构造以下图所示:

深度学习中,CPU、GPU、NPU、FPGA如何发挥优势

FPGA的编程逻辑块(Programable Logic Blocks)中包罗许多功用单位,由LUT(Look-up Table)、触收器构成。FPGA是间接经由过程那些门电路去真现用户的算法,出有经由过程指令体系的翻译,施行服从更下。

我们能够比照一下

CPU/GPU/NPU/FPGA各自的特性

深度学习中,CPU、GPU、NPU、FPGA如何发挥优势

/ CPU /

70%晶体管用去构建Cache,借有一部门掌握单位,计较单位少,合适逻辑掌握运算。

/ GPU /

晶体管年夜部门构建计较单位,运算庞大度低,合适年夜范围并止计较。次要使用于年夜数据、背景办事器、图象处置。

/ NPU /

正在电路层模仿神经元,经由过程突触权重真现存储战计较一体化,一条指令完成一组神经元的处置,进步运转服从。次要使用于通讯范畴、年夜数据、图象处置。

/ FPGA /

可编程逻辑,计较服从下,更靠近底层IO,经由过程冗余晶体管战连线真现逻辑可编纂。素质 上是无指令、无需同享内存,计较服从比CPU、GPU下。次要使用于智妙手机、便携式挪动装备、汽车。

CPU做为最通用的部门,协同其他处置器完成着分歧 的使命。GPU合适深度进修中背景办事器年夜量数据锻炼、矩阵卷积运算。NPU、FPGA正在机能、里积、功耗等圆里有较年夜劣势,能更好的加快神经收集计较。而FPGA的特性正在于开辟利用硬件形貌言语,开辟门坎相对GPU、NPU下。

能够道,每种处置器皆有它的劣势战不敷,正在分歧 的使用场景中,需求按照需供衡量利害,挑选适宜的芯片。

【编纂保举】


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