2024年5月13日发(作者：三星拍照手机)
详解GPU技术关键参数和应用场景
随着云计算，大数据和人工智能技术发展，边缘计算发挥着越来越重要的作用，补充数据中心
算力需求。计算架构要求多样化，需要不同的CPU架构来满足不断增长的算力需求，同时需要
GPU，NPU和FPGA等技术加速特定领域的算法和专用计算。以此，不同CPU架构，不同加速技
术应用而生。
备注：笔者对算力服务器相关知识做了梳理，整理成“数据中心服务器知识全解”电子书，全
书共190页，分18个章节，详情可通过获取。
理解 GPU 和 CPU 之间区别的一种简单方式是比较它们如何处理任务。CPU 由专为顺序串行处
理而优化的几个核心组成，而 GPU 则拥有一个由数以千计的更小、更高效的核心（专为同时处理多
重任务而设计）组成的大规模并行计算架构。
CPU是一个有多种功能的优秀领导者。它的优点在于调度、管理、协调能力强，计算能力则位
于其次。而GPU相当于一个接受CPU调度的“拥有大量计算能力”的员工。
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