捍卫职位招聘要求三年经验

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与之不同的是,GPU具有高并行结构,在处理图形数据和复杂算法方面拥有比CPU更高的效率对比GPU和CPU在结构上的差异,CPU大部分面积为控制器和寄存器,而GPU拥有更ALU(逻辑运算单元)用于数据处理,这样的结构适合对密集型数据进行并行处理,CPU与GPU的结构对比如图所示CPU及GPU结构对比图程序在GPU系统上的运行速度相较于单核CPU往往提升几十倍乃至上千倍随着英伟达、AMD等公司不断推进其对GPU大规模并行架构的支持,面向通用计算的GPU(即GPGPU,通用计算图形处理器)已成为加速可并行应用程序的重要手段,GPU的发展历程可分为3个阶段:第一代GPU(1999年以前),部分功能从CPU分离,实现硬件加速,以GE(GEOMETRYENGINE)为代表,只能起到3D图像处理的加速作用,不具有软件编程特性第二代GPU(1999-2005年),实现进一步的硬件加速和有限的编程性在规模放量的情况下单块FPGA的成本要远高于专用定制芯片因此,随着人工智能算法和应用技术的日益发展,以及人工智能专用芯片ASIC产业环境的逐渐成熟,全定制化人工智能ASIC也逐步体现出自身的优势,从事此类芯片研发与应用的国内外比较有代表性的公司如图所示人工智能专用芯片研发情况一览深度学习算法稳定后,AI芯片可采用ASIC设计方法进行全定制,使性能、功耗和面积等指标面向深度学习算法做到最优类脑芯片不采用经典的冯·诺依曼架构,而是基于神经形态架构设计,以IBMTueoth为代表