Некоторые преимущества использования GPU вместо NPU в системах искусственного интеллекта:

• Параллельная обработка. 12 GPU оснащены тысячами ядер, которые предназначены для параллельных вычислений. 12 Это делает их эффективными для обучения сложных моделей искусственного интеллекта и запуска сложных симуляций. 1
• Универсальность. 1 GPU могут выполнять широкий спектр задач, помимо искусственного интеллекта, включая рендеринг графики и научные вычисления. 1
• Установленная экосистема. 1 Для GPU доступна обширная поддержка программного обеспечения, включая такие платформы, как TensorFlow, PyTorch и CUDA. 1
• Масштабируемость. 2 Используя мощность нескольких GPU параллельно, организации могут легко масштабировать свою инфраструктуру искусственного интеллекта для удовлетворения меняющихся бизнес-потребностей. 2

Однако у GPU есть и недостатки: они потребляют много энергии, что может быть недостатком для мобильных и периферийных устройств. 1 Кроме того, GPU могут быть не так эффективны для последовательных или однопоточных приложений. 1

Выбор между GPU и NPU зависит от конкретных задач и требований системы искусственного интеллекта. 12 В некоторых случаях может быть наиболее эффективным использование комбинации GPU, CPU и NPU, чтобы использовать сильные стороны каждого компонента для достижения желаемой производительности и эффективности. 2