来源于小伙伴提问。 以下是我的一些看法。 GPU频率已经接近CPU，是否能取代CPU这一问题是一个相当复杂且具有深度的技术话题。 我们可以从多个角度来分析：计算架构、指令集、缓存机制、扩展性、内存带宽和实际应用需求。 1 GPU和CPU的架构差异 首先，GPU和CPU ...

作者：李宝珠编辑：yudi转载请联系本公众号获得授权，并标明来源黄仁勋在 GTC 2026 上激情输出 2 小时，发布了一系列新品及开源成果。在一年一度的 NVIDIA GTC 上，公司 CEO 黄仁勋的主题演讲历来被视为全球 AI 产业的重要风向标。从新一代 GPU 架构到软件生态布局，这场 keynote 往往昭示着未来几年 AI ...

中央处理器（英文Central Processing Unit，CPU）是一台计算机的运算核心和控制核心。CPU、内部存储器和输入/输出设备是电子 ...

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，终端异构混合（CPU+NPU+GPU）算力或许是AI规模化落地的要求。 不同类型的处理器擅长的工作领域各异，这正是异构 ...

美东时间周一，英伟达 (NVDA.US)在加州圣何塞正式拉开GTC大会帷幕，一口气发布多款全新芯片与平台，从新一代Nvidia Groq 3语言处理单元 (LPU)，到专为与英特尔 (INTC.US)、AMD (AMD.US)一较高下设计的Vera中央处理器 (CPU)整机柜。

Hello folks，我是 Luga，今天我们继续来聊一下人工智能生态相关技术 - 用于加速构建 AI 核心算力的 GPU 硬件技术。 众所周知，深度学习作为一种能够从海量数据中自主学习、提炼知识的技术，正在为各行各业赋能，成为企业和机构改变现实的强大工具。这一技术 ...

近年来，随着AI应用的快速发展，引发一场算力革命，异构计算也站在风口浪尖。 异构计算主要是指使用不同类型指令集和体系架构的计算单元组成系统的计算方式。常见的计算单元类别包括CPU、GPU、DSP、ASIC、FPGA等。目前“CPU+GPU”以及“CPU+FPGA”都是受业界 ...

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，这只猴子做着各种不同的事。 从根本上说CPU和GPU它们的目的不同，且有不同侧重点，也有着不同的性能特性，在某些工作中CPU执行 ...

原标题：用 CPU 就能做深度学习！不用非要攒钱买 GPU 显卡了 来源：大数据文摘微信公众号 入了深度学习的坑，没有个GPU怎么能带得动，你是不是也发愁过配什么样的GPU？NVIDIA，AMD GPU，Intel Xeon Phis，Google TPU...各家芯片让人挑花了眼，一个不行还得多买几个 ...

GPU将取代CPU？不大可能。 日前美国政府宣布，将允许英伟达向中国和其他地区的“获准客户”销售其H200人工智能芯片，条件是美国政府将获得英伟达在这些地区H200销售额的 25% 的分成。GPU计算再度受到关注。 就在前几天，黄仁勋在一场公开活动上的发言又引起 ...

Arm UNLOCKED 峰会在上海召开。 Arm在此次峰会上正式发布了面向移动端的 Arm Lumex 计算子系统(Compute Subsystem, CSS) ，包括了全新的基于Armv9.3指令集的C1系列CPU集群，以及支持新一代光线追踪技术的Mali G1 GPU系列。 其中，C1 CPU集群均支持可扩展矩阵延伸指令集 SME2 ...