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异构计算可以做什么:可应用于AI深度学习、渲染、多媒体编解码等复杂计算环境

2018-12-25 17:26阿里云服务器 人已围观

简介摘要: 本文主要讨论异构计算等的一些概。,希望帮助入门者对相关知识有一些了解:我们先来举个例子:假如您是一个天才,天文、地理、文学、美术、数学等都很好很优秀,我们把你的大脑比作“CPU”,你能一个人做好各种工作,这就好比“CPU兼容性好”,但是某...

摘要: 本文主要讨论异构计算等的一些概。,希望帮助入门者对相关知识有一些了解。
 
人工智能包括三个要素:算法、计算和数据。
计算所对应的硬件平台有:CPU、GPU、FPGA、ASIC。
 
       我们先来举个例子:假如您是一个天才,天文、地理、文学、美术、数学等都很好很优秀,我们把你的大脑比作“CPU”,你能一个人做好各种工作,这就好比“CPU兼容性好”,但是某些工作你虽然能做,比如美术,你虽然能胜任,但没有专业做美术的人工作更快、更高效,同时也没有人家的专业素质,这时你是不是感觉力不从心?你是不是得找个专业的来帮助你?假如给你配个专家,协同你工作,这个专家就好比“GPU、FPGA等”这样你工作起来是不是更快。
 
上面的列子可以看出,你什么都精通,可能你更能胜任的不是去执行某项处理而是控制者。CPU作为通用处理器,也是更偏重支持控制流数据。CPU每个物理核中大部分的硬件资源被做成了控制电路和缓存,用来提高指令。只有小部分是真正用来计算的。在这样的架构下,CPU能兼容大量指令,但是实际的计算效率并不高。CPU本身实际运行中,CPU的代码都存在Memory中,需要经过取指令,译码,然后才能执行指令,在这个流程中,取指令,译码的时间,大大降低了数据处理速度。
 
      这里有人会说,为什么不再请一个天才"两个CPU同时协同工作",这样我们是不是就可以整出个同构计算出来?其实没毛病当然是可以的,因为之前的芯片结构貌似就是这样迭代的。但是专业的事由专业的人来做,假如是处理图像,配一个更专业,性能更高的GPU协同CPU工作是不是一个更完美的解决方案?这就是我们所说的异构计算
 
异构计算可以做什么:阿里云异构计算,依托阿里云领先国际的技术,以其高性能高稳定的特点,可应用于AI深度学习、基因计算、渲染、多媒体编解码、计算流体动力学、计算金融学、基因组学研究、渲染、多媒体编解码&机器学习等复杂的计算环境。
 
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