15秒了解CPU、GPU、TPU的关系

DomDomm · 发表于 2022-1-12 12:17

我们经常听说电脑上面有CPU和GPU，很少听说TPU这个词。那么CPU是干嘛的？可能会有人说：CPU是电脑的中央处理器，处理各种算法。那GPU是干嘛的呢？不知道。哈哈，那么这里给大家科普一下，GPU的全称是Graphics Processing Unit，即图像处理器。那么我们应该能够猜到，它是对图像进行处理的芯片。像我们一般会问“你的电脑是什么显卡？”，是的，显示主芯片显卡的核心俗称GPU，它的主要任务是对系统输人的视频信息进行构建和渲染。
CPU应该都比较熟悉了，那我们简单聊一下GPU吧！一般常见的GPU有两大厂商：AMD、NVIDIA。也就是我们常说的的A卡和N卡。关于这两大厂商的芯片，哪个更好，也是有各种说词。

网上有说“N卡主要有低功耗、驱动成熟、产品线完善(低、中、高端产品型号全)等优势，是很多游戏玩家热选；而A卡则主要是性价比相对更高，计算能力强，绘图/挖矿更有优势，画质较好，只不过目前在游戏优化驱动上面是一个短板，而且在高端的游戏显卡产品比较少，高端的能耗较差，性价比不高。”

总结，一般民用级别A卡和N卡都是完全可以满足我们的日常需求的。
下面我们来聊下CPU、GPU、TPU有什么区别？
其实我从一开始也是比较好奇的，不是都有CPU了么？作为电脑中央处理器处理各种算力，为啥还有GPU的出现？这个还要从GPU的发展史说起。
1962年麻省理工学院的伊凡·苏泽尔发表的论文以及他的画板程序奠定了计算机图形学的基础。
1984年SGI公司推出了高端的图形工作站，这时出现了一个新的硬件专门处理图形，俗称图形加速器。
1995年3DFX公司发布消费级第一款3D图形加速卡voodoo。随后AMD和ATI公司分别发布了自己的TNT系列和Rage系列显卡。
1999年8月NVIDIA公司发布了一款NV10图片芯片GeForce 256，这是第一款提出GPU的概念产品。
……
好了，我们应该懂了，原来的CPU（Central Processing Unit，中央处理器）擅长调动、管理、协调能力。就像一个公司有CEO、产品经理、设计师、工程师等角色，CPU相当于公司的CEO负责管理和协调，但是像设计图片这种工作，还是需要专门的工种比如UI，这就是GPU承担的一个角色。而随着生产中对图片处理的需求越来越大，从2D到3D图片处理，从小个体商户到民用的消费级，这时候诞生了GPU。
到这，GPU的出现我们应该很容易理解了，它就像是处理图片的加速器，有了它CPU就可以全面解放双手了。TPU同样也是，它也是一个加速器，TPU的全称是Tensor Processing Unit，即张量处理器。随着AI智能产业的发展，这时候谷歌就在想，是否能够做一个芯片专门用于机器学习算法的芯片呢？这这样TPU诞生了。

据称，TPU与同期的CPU和GPU相比，可以提供15-30倍的性能提升，以及30-80倍的效率（性能/瓦特）提升。初代的TPU只能做推理，而训练还需要话费很多额外的资源，当时已经用于机器学习而设计，并且用在了AlphaGo上以超人的熟练完成了围棋。第二代TPU既可以用于训练神经网络，又可以用于推理。

这里随便科普一下，训练（training）和推理（inference）的概念。深度神经网络需要通过训练后才能完成对特地场景的推理，举个栗子：如果我们想找到一个苹果的照片，那我们需要先输入很多的苹果不同颜色、不同场景、不同规则等等各种图片之后，然后让机器像人的大脑一样去学习，学会了之后，它就可以推理什么是苹果了。嗯哼，听完这个解释后，是不是就能够理解升级了2.0 TPU的功能还是挺厉害的。

总结一下，CPU、GPU、TPU的区别，CPU作为电脑的中央处理器调动、管理计算机的各项资源，而GPU和TPU就是给它打下手的，协助处理图像资源和机器算法学习，最终实现综合性能的加速。关系嘛，怎么说呢，少了GPU和TPU也能干活，那不就是累了嘛，导致计算机资源的占用和超负荷。

RhinoFreak · 发表于 2022-1-12 12:26

棒棒的，加油

zt3ff3n · 发表于 2022-1-12 12:29

[爱][爱]蟹蟹～

Ylisar · 发表于 2022-1-12 12:30

优秀，又涨姿势了
[棒]

XGundam05 · 发表于 2022-1-12 12:37

长知识就好～[调皮][调皮]

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