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关注大刘硬核科普视频很久了，学到不少硬核知识，希望大刘一直坚持下去，这类硬核科普视频 即使在b站也不容易涨粉。
谢谢您的支持！
什么叫即使在b站，这里的用户教育程度比站应该高不少，更容易涨粉才对吧
@@feifeishuishui看得懂中文的不外乎大陸馬來西亞香港台灣人
@@feifeishuishui其中台灣人在牆外最多也最腦
@@feifeishuishui台灣人整天在網路上噴的那種一堆南部高職學店畢業不然做服務業那種
這比喻我覺得不好！GPU是針對大量簡單平行計算的，NPU只是在GPU減少計算單元但是增加複雜一點的計算，是針對神經網路應用做設計的，其實都一樣，跑車卡車轎車的差別而已，一開始用轎車載人也能載一點貨物又能稍微飆一下車，後來才有專門載貨的卡車或專門飆車的跑車，都是針對需求去設計的車或處理器，沒有誰服務誰CPU是通用所以沒有太多加法器但是有可應付複雜的計算功能，也靠指令集跟寄存器完成配合程式做的特殊複雜的計算GPU是因為針對像素計算，有很多計算器尤其是矩陣計算的單元，所以不算通用是專門為大規模簡單計算設計的，能用在像素也能用在AI神經元細胞，複雜的AI細胞多到跟像素一樣多，所以平行同時做一堆簡單特定計算是GPU設計初衷沒有誰跟誰服務，都是給程式服務的，需要攏長複雜變化的交給CPU，需要大規模簡單計算的交給GPU，好比a+b要算一萬次，CPU必須快速算一萬次結束，GPU剛好有一萬個簡單計算器一次就算完了，又好比一個複雜的公式加減乘除都有而且很長，CPU來回計算三五次就出答案，交給GPU要先人工拆解成只剩簡單一萬次先後因果不能平行計算，然後GPU只能用萬分之一的一個計算器連續算一萬次才得出答案，所以CPU GPU NPU APU都是廣告術語，都是計算器只是專長不同都是給作業系統服務的
請问 GPU 有没有 MAC? 如果圖形旋转就必须用 MAC？我的问题是：有没有可能是 GPU 也利用 NPU 的 MAC 来完成旋轉功能？換句话说 NPU 可不可以是 CPU & GPU 二者的 slave?
赞👍
👍
正解在這
正解
感謝大劉老師! 這集的卷積說的很具象,幫助我更了解它~
坦率地说，主播很努力的准备了这期节目。但是，内容本身远远超过主播能力上限了
其實多個晶片分攤暫存也好，不然原來只有cpu一定常過熱，gpu圖形或3維的矩陣運算又那嚜強，a+b×c是AI的sigmaid(英文有點忘記)基礎算式，在1秒內試出人類花了100年用的數字組合變化，當然有更統計學的AI公式。說到圖片三原色256的瞬間組合，矩陣算列的公式較硬盒比這兒A+b×c快我記得是30幾倍，所以gpu價值就上飆。npu我認識看看，分擔一些暫存也不錯。說真的AI要作到神像生成式要雲，不然AI也會被假訊息影響。
獲益良多，謝謝您！
谢谢支持!
簡單說，就是針對某些資料處理優化的專用處理單元。就幹專用的事特別行。
很不錯的講解～給你一個讚👍
大刘讲的好！谢谢！
博主，共享：這種卷積運算，最早來自，蝴蝶效應的計算，當初計算機，是用遞增序列，產生連續。
意思是末来制程越细，功耗越小的情况下，NPU就可以更浪费？ 由最初的8bit，游戏到现在，也几十年了，但近年进步最快，特别智能手机出现 后
不太熟ASIC,但算力up是不是想说的是flops啊
一打開看到黑板，還以為到某老師的頻道。😂
厉害，什么都懂
Could you put Brazilian
Lewis Edward Clark Charles Lopez Shirley
Hall Betty Martinez David Perez Richard
Thompson Robert Moore Helen Smith Frank
和IPU有什么区别呢？
Clark Sharon Lopez Ruth Brown Charles
NPU是图像处理，NPU是计算处理，感觉这样理解也不对
NLP是做AI模型inference用的，GPU是訓練的時候用的
地主和驴
不懂不用勉强
講得很好！from台灣.
问一下，是否可以利用NPU的算力来加强3D游戏的性能？例如游戏程序里是否可以调用部分NPU的算力来提高游戏帧率？
Rodriguez Mark Rodriguez Karen Jones Patricia
Walker Barbara Rodriguez Jason Young Anthony
Rodriguez Thomas Clark Angela Johnson Ruth
Williams Margaret Wilson Joseph Brown Sandra
我使用npu 電腦。非常難用。相容性很差。 速度不如我在五年前用的頂規cpu筆電
Miller Shirley Williams Cynthia Thompson Melissa
Garcia Ronald White John Hernandez Susan
哈哈 找了一天 终于找到一个npu架构的解释视频了
通俗易懂
讲的非常好！
哪个初中讲了半经典浮点数。。。
我也是滿頭問號😅
好看！冒昧的问一句，大刘是半导体相关业内人士吗，能够深入浅出地讲的这么从容，应该不是光看文档就能做到的。
我不是从业者，只是一个爱好者。感谢你的认可！
@@getstevenliu 💯
你好老师， 我想问一个问题， 就是关于SOC的。 我知道现在手机里的处理器， 比如snapdragon 和mediatek 都是SOC， 因为里面包含了CPU， GPU， TPU， NPU，RAM 和 storage， 所以形成了System on Chip。 但是电脑的处理器算是SOC吗？ 因为电脑处理器好像只有CPU而已， 有些会有GPU， 但是RAM， storage，GPU 这些都是外接的
百度：嵌入式神经网络处理器（NPU）采用“数据驱动并行计算”的架构，特别擅长处理视频、图像类的海量多媒体数据。装备了神经网络处理器的芯片应用在监控摄像头上，摄影头由“眼睛”升级为“带有大脑的眼睛”。通俗一点就是给摄像头加上一个可以智能识别物品的芯片，把摄像头变成“眼睛”。归纳：拍照处理器
😂還是聽不懂，付錢買新電腦就對了🎉
最深理解才有最恰当比喻！所见当老师是套词语混饭！学霸都是鄙视老师脑袋瓜！师无智而越敬畏自然运规！
内容非常好，就是这个焦时准时脱的，我还以为我的眼坏了🤣
U怎么听起来像是O？
哈哈哈，剝削呢？
来啦来啦！哈哈哈
可以講台語嗎，卷舌太重聽不清，謝謝啦
一本正經的胡說八道，這是科普頻道，請不要搞意識形態。
@@garyli9914 有些人就是習慣填鴨式的什麼都準備好 等別人塞進去有些人則是自己想辦法學習
這種高精尖的複雜變化和解析要如何用台語來講解?你真是個廢人!為何不乾脆叫國際科學期刊也都用台語出版發行?問題是這個世界有台語文嗎?你寫出來大家看,沒人會鳥你的!大家都`聽得懂,就你一個人聽不懂?該去看醫生了!
干 ，你是在 靠北 殺小 ，聽不懂 去吃大便
靠北殺小，聽不懂去吃大便
CPU更像一個實體企業 具體而微什麼功能都有 內還有FPU 浮點運算單元而CPU內特別做線路pipeline直連FPU處理 就稱為HT 多線程處理 可見FPU重要性而GPU是浮點運算處理器 以流處理器模式特別強化浮點運算能力 比CPU內部的FPU要強上數十倍數百倍數千倍不等NVIDIA為什麼要收購ARM 我猜想就是想強化他自身GPU加入ARM的CPU變成是一種CGPU，CPU專為GPU服務 藉以強化並省去一些通訊審核資料的步驟 以加速GPU的性能那麼主機板的主導將是CGPU 不再CPU跟GPU分開
簡單講cpu是CEO，gpu是某個部的長官，npu比較像資深員工。
@@沈世忠 有那個味兒~~但現在來看 因為NV收購ARM案不成加上AI的需求大增CPU跟GPU都在競爭加入NPU的功能那麼NPU(也就是AI)更像似秘書了。
跟上新时代国际语言的中华文字简体中文发展趋势。大家要醒！这个时代不需要继续让世界复杂旧体难学繁体的！ 醒呀！海外许多地方很久以前小学生就学习中华简体中文了，没有必要继续将文字复杂化！文字觉醒呀! 让世界及子子孙孙容易学中文, 全面跟上国际大成员的中华文字发展趋势的简体中文. 海外很久以前小学生就学习简体中文了! ！ 不要脱离中华文字发展趋势呀! 全面采用容易学的简体中文，让世界及子子孙孙容易学！ 加油！ 复杂旧体的繁体留给专家。
可悲啊，中華文字的美，都被你當屎丟了
高通驍龍晶片就沒NPU啊他的AI是靠cpu+gpu+dsp達成
关注大刘硬核科普视频很久了，学到不少硬核知识，希望大刘一直坚持下去，这类硬核科普视频 即使在b站也不容易涨粉。
谢谢您的支持！
什么叫即使在b站，这里的用户教育程度比站应该高不少，更容易涨粉才对吧
@@feifeishuishui看得懂中文的不外乎
大陸
馬來西亞
香港
台灣人
@@feifeishuishui其中台灣人在牆外最多也最腦
@@feifeishuishui台灣人整天在網路上噴的那種
一堆南部高職學店畢業
不然做服務業那種
這比喻我覺得不好！
GPU是針對大量簡單平行計算的，NPU只是在GPU減少計算單元但是增加複雜一點的計算，是針對神經網路應用做設計的，其實都一樣，跑車卡車轎車的差別而已，一開始用轎車載人也能載一點貨物又能稍微飆一下車，後來才有專門載貨的卡車或專門飆車的跑車，都是針對需求去設計的車或處理器，沒有誰服務誰
CPU是通用所以沒有太多加法器但是有可應付複雜的計算功能，也靠指令集跟寄存器完成配合程式做的特殊複雜的計算
GPU是因為針對像素計算，有很多計算器尤其是矩陣計算的單元，所以不算通用是專門為大規模簡單計算設計的，能用在像素也能用在AI神經元細胞，複雜的AI細胞多到跟像素一樣多，所以平行同時做一堆簡單特定計算是GPU設計初衷
沒有誰跟誰服務，都是給程式服務的，需要攏長複雜變化的交給CPU，需要大規模簡單計算的交給GPU，好比a+b要算一萬次，CPU必須快速算一萬次結束，GPU剛好有一萬個簡單計算器一次就算完了，又好比一個複雜的公式加減乘除都有而且很長，CPU來回計算三五次就出答案，交給GPU要先人工拆解成只剩簡單一萬次先後因果不能平行計算，然後GPU只能用萬分之一的一個計算器連續算一萬次才得出答案，所以CPU GPU NPU APU都是廣告術語，都是計算器只是專長不同都是給作業系統服務的
請问 GPU 有没有 MAC? 如果圖形旋转就必须用 MAC？我的问题是：有没有可能是 GPU 也利用 NPU 的 MAC 来完成旋轉功能？換句话说 NPU 可不可以是 CPU & GPU 二者的 slave?
赞👍
👍
正解在這
正解
感謝大劉老師! 這集的卷積說的很具象,幫助我更了解它~
坦率地说，主播很努力的准备了这期节目。但是，内容本身远远超过主播能力上限了
其實多個晶片分攤暫存也好，不然原來只有cpu一定常過熱，gpu圖形或3維的矩陣運算又那嚜強，a+b×c是AI的sigmaid(英文有點忘記)基礎算式，在1秒內試出人類花了100年用的數字組合變化，當然有更統計學的AI公式。說到圖片三原色256的瞬間組合，矩陣算列的公式較硬盒比這兒A+b×c快我記得是30幾倍，所以gpu價值就上飆。npu我認識看看，分擔一些暫存也不錯。說真的AI要作到神像生成式要雲，不然AI也會被假訊息影響。
獲益良多，謝謝您！
谢谢支持!
簡單說，就是針對某些資料處理優化的專用處理單元。
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大刘讲的好！谢谢！
博主，共享：這種卷積運算，最早來自，蝴蝶效應的計算，當初計算機，是用遞增序列，產生連續。
意思是末来制程越细，功耗越小的情况下，NPU就可以更浪费？ 由最初的8bit，游戏到现在，也几十年了，但近年进步最快，特别智能手机出现 后
不太熟ASIC,但算力up是不是想说的是flops啊
一打開看到黑板，還以為到某老師的頻道。😂
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Could you put Brazilian
Lewis Edward Clark Charles Lopez Shirley
Hall Betty Martinez David Perez Richard
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和IPU有什么区别呢？
Clark Sharon Lopez Ruth Brown Charles
NPU是图像处理，NPU是计算处理，感觉这样理解也不对
NLP是做AI模型inference用的，GPU是訓練的時候用的
地主和驴
不懂不用勉强
講得很好！from台灣.
问一下，是否可以利用NPU的算力来加强3D游戏的性能？例如游戏程序里是否可以调用部分NPU的算力来提高游戏帧率？
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Williams Margaret Wilson Joseph Brown Sandra
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哈哈 找了一天 终于找到一个npu架构的解释视频了
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百度：嵌入式神经网络处理器（NPU）采用“数据驱动并行计算”的架构，特别擅长处理视频、图像类的海量多媒体数据。装备了神经网络处理器的芯片应用在监控摄像头上，摄影头由“眼睛”升级为“带有大脑的眼睛”。通俗一点就是给摄像头加上一个可以智能识别物品的芯片，把摄像头变成“眼睛”。
归纳：拍照处理器
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哈哈哈，剝削呢？
来啦来啦！哈哈哈
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干 ，你是在 靠北 殺小 ，聽不懂 去吃大便
靠北殺小，聽不懂去吃大便
CPU更像一個實體企業 具體而微什麼功能都有 內還有FPU 浮點運算單元
而CPU內特別做線路pipeline直連FPU處理 就稱為HT 多線程處理 可見FPU重要性
而GPU是浮點運算處理器 以流處理器模式特別強化浮點運算能力 比CPU內部的FPU要強上數十倍數百倍數千倍不等
NVIDIA為什麼要收購ARM 我猜想就是想強化他自身GPU加入ARM的CPU
變成是一種CGPU，CPU專為GPU服務 藉以強化並省去一些通訊審核資料的步驟 以加速GPU的性能
那麼主機板的主導將是CGPU 不再CPU跟GPU分開
簡單講cpu是CEO，gpu是某個部的長官，npu比較像資深員工。
@@沈世忠 有那個味兒~~
但現在來看 因為NV收購ARM案不成
加上AI的需求大增
CPU跟GPU都在競爭加入NPU的功能
那麼NPU(也就是AI)更像似秘書了。
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高通驍龍晶片就沒NPU啊
他的AI是靠cpu+gpu+dsp達成