随着人工智能,深度学习的爆发,基于神经网络的AI处理器性能也不断提升,未来英伟达的GPU+Intel的CPU在面对基于ARM架构的处理器方面会有什么挑战?虽然ARM的低功耗处理器在某些方面不如x86架构,但是苹果的A12x仿生芯片让我们见识到了ARM架构性能也很不错,那么在学习英伟达处理器编程与学习ARM架构处理器编程方面有什么不同吗?未来哪个会更有优势?
中科院理论物理研究所科学计算与信息平台负责人侯丰尧:
英伟达的生态做的是很好的,我个人认为虽然有挑战,但是短期内的地位是不可撼动的,人工智能计算更多还是以NVIDIA的GPU为主。ARM的架构确实很好,编程没有什么特别的,我觉得用GCC就可以了,日本东京有个大型超级计算机,他们就是ARM来做的,没有任何加速卡,所以直接GCC就可以,国内的像国防科大ARM架构的DSP编程,就同时需要学习在DSP上的并行加速技术,从整体生态来看,还是CUDA生态好。
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