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数字芯片设计：龙迅股份vs瑞芯微VS晶晨股份 #电子# #半导体# $龙迅股份(SH688486)$ $瑞芯微(SH603893)$ $晶晨股份(SH688099)$ - 雪球

从架构上，CPU有强大的 ALU（逻辑运算部件），有容量较大的Cache，这些 Cache 占据片上空间大。架构中有复杂的逻辑控制模块；因此 ALU 单元相对空间较(jiào)小(xiǎo)。GPU在(zài)单(dān)机(jī)时(shí)代(dài)由(yóu)于(yú)要(yào)处(chù)理(lǐ)高(gāo)精(jīng)度(dù)的(de)图(tú)像(xiàng)数(shù)据(jù)，因(yīn)此(cǐ)起(qǐ)这(zhè)个(gè)名字(zì)。GPU适(shì)用(yòng)于(yú)处(chù)理(lǐ)数(shù)量(liàng)庞(páng)大(dà)相(xiāng)对(duì)简(jiǎn)单(dān)的(de)运(yùn)算(suàn)，我(wǒ)们(men)可(kě)以(yǐ)想(xiǎng)象(xiàng)图(tú)形(xíng)最(zuì)后(hòu)拆(chāi)解(jiě)成(chéng)像(xiàng)素(sù)点(diǎn)，计(jì)算(suàn)像(xiàng)素(sù)点(diǎn)的(de)位(wèi)移(yí)的(de)复(fù)杂(zá)性(xìng)。因(yīn)此(cǐ)GPU拥(yōng)有(yǒu)一(yī)个(gè)由(yóu)数(shù)以(yǐ)千(qiān)计(jì)的(de)更(gèng)小(xiǎo)、更(gèng)高(gāo)效(xiào)的(de) ALU 核(hé)心(xīn)组(zǔ)成(chéng)的(de)大(dà)规模并行计算架构，大部分晶体管主要用于构建控制电路和 Cache。但Cache很小，他。🌍

AI计算，为什么要用GPU？

根据形态，GPU可分为独立GPU（dGPU，discrete/dedic🔋ated GPU）和集成GPU（iGPU，integrated GPU），也就是常说的独显、集显。GPU也是计算芯片。所以，它和CPU一样，包括了运算器、控制器和寄存器等组件。但是，因为GPU主要负责图形处理任务，所以，它的内部架构和CPU存在很大的不同。如上图所示，CPU的内核（包括了ALU）数量比较少，最多只有几十个。但是，CPU有大量的缓存（Cache）和复杂的控制器（CU）。这样设计的原因，是因为。

摩尔线程冲刺资本市场，GPU计算平台助力高性能计算生态建设

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国外大神拆解锐龙9000系列 Zen5架构细节露出

这一系列组件共同构成了处理器处理指令流的🈚电子登录关键路径，对提升整体性能至关重要。

GPU，一统天下

每一个都包含 32 组两个逻辑电路（Nvidia 称之为 CUDA 核心），用于执行所有数学运算——一组用于整数值，另一组用于浮点数。在后一种情况下，内核可以在每个时钟周期以单（32 位）精度管理一次 FMA（融合乘加）操作；双精度（64 位）运算至少需要两个时钟周期。Xeon Phi 芯片（如下所示）中的浮点单元看起来有些相似，只是每个内核处理的数据值是 C2025 中 SM 的一半。尽管如此，由于与 Tesla 的 14 个重复核心相比，有 32 个重复核心，单个 Xeo。