ETRI에서 만든 CPU, 알데바란(AB9) 기사를 읽어보다가 정리하게 된 글. CPU 복잡한 연산을 하는데 적절함 GPU 병렬처리를 통해 반복적인 연산을 빠르게 수행함 TPU npu를 부르는 구글에서의 호칭, tensorflow를 더 잘 구동할 수 있다는 장점도 가지고 있다함 NPU neural network에 맞춰져 hw가 구성된 gpu.
(gpu는 아님!) 만약 network에서 npu 설정을 하지않으면 npu로 돌릴 수 없으나, 최근 추세는 많이 제작하려고 함.
이유는 gpu보다 많이 싸기 때문. 기존에는 모델 학습은 gpu로, 추론은 npu로 해오고 있었지만 구글의 tpu는 이제 학습도 하고 있다고 언급함.
점점 npu의 역할 넓어지는 중 https://voidint.com/2020/11/25/gpu-vs-npu-deeplearning-difference/ GPU vs NPU 구조 및 NPU 목적 - voidint.com NPU 구조 및 GPU vs NPU 의 차이점에 대해 ...
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CPU
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GPU
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NPU
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TPU
원문 링크 : CPU GPU TPU NPU
