我们可以看到，cpu和gpu的最大不同在于架构。cpu适用于广泛的应用场景（学识渊博），可以执行任意程序；而gpu则专为多任务而生，并发能力强。 具体来讲，就是多核，一般的cpu有2核、4核、8核等；而gpu则可能会有成百上千核。

引入cpu和gpu的高性能算子 在CPU算子中，团队使用llamafile作为CPU内核，使用expert并行和其他优化，组成高性能算子框架CPUInfer。

用数字来说话，CPU、GPU与NPU相比，会有百倍以上的性能或能耗比差距——以寒武纪团队过去和Inria联合发表的DianNao论文为例—— DianNao为单核处理器 ...

GPU是替代不了CPU的，同样，CPU也替代不了GPU。 如果形象点理解，GPU就像一群蚂蚁，这些蚂蚁都做着同样的事，而CPU就像一只猴子，这只猴子做着各种 ...

将时间倒回2012年，当时的AMD正考虑退出数据中心CPU业务，而其数据中心GPU也一直没能真正得到关注。就在这生死存亡之际，美国能源部出于自身政治 ...

英伟达官方表示，使用NVLink-C2C互连，Grace CPU将数据传输到Hopper GPU的速度比传统CPU快15倍；但对于数据集规模超大的场景来说，即使有像NVLink和AMD的 ...

amd 在混合 cpu-gpu 领域的探索仍将继续。 随着人工智能、大数据等技术的不断发展，对计算性能的需求将持续增长。 AMD 能否凭借 MI300A 及后续产品在市场中占据一席之地，不仅取决于技术的持续创新，还取决于其对市场需求的精准把握和营销策略的有效实施。

伴随着高性能计算类应用的发展，CPU+GPU异构并行计算架构得到多家芯片巨头青睐。 近年来，随着AI应用的快速发展，引发一场算力革命，异构计算也 ...

近日，国新办举行 “高质量完成‘十四五’规划” 首场新闻发布会，在这个发布会上，领导表示，我们已经拥有了自主研发的高性能芯片和操作系统…… 这应该是官方正式对芯片、系统方面的肯定和确认了，意义重大。

通用CPU和GPU服务平台在功耗和散热受限的终端上的运用，其差异性需求难以应对AI用例严苛且多样化的计算要求。 算力是实现AI PC各项功能的前提 ...

因此，cpu和gpu的结合刚好可以解决深度学习模型训练在cpu上耗时长的问题，提升深度学习模型的训练效率。 随着CPU与GPU的结合，其相较于单独CPU与GPU ...