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Mar 16, 2024 07:01 AM
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DSP技术发展现状 DSP技术新机遇 芯领域DSP技术路线 DSP计算平台
讲者简介:王国澎 芯领域微电子总工程师

DSP(数字信号处理器)

DSP 是专门用于高效率、高速度运算数字信号处理任务的处理器。DSP 优化了针对数字信号处理算法(如快速傅里叶变换(FFT)、滤波器设计等)的运算,通常应用于音频处理、视频压缩、通信系统和图像处理等领域。
DSP的特点:
  • 高效的数学运算能力:能够快速执行乘法和加法等运算。
  • 并行处理能力:能够执行多个运算任务,如同时处理多路信号。
  • 实时处理:适用于对时延要求较高的应用场景。
  • 低功耗:相比通用处理器,在处理信号任务时通常具有较低的功耗。

GPU(图形处理器)

GPU 是专门设计来处理大量并行运算的处理器,最初被用于图形渲染。如今,随着通用计算能力(GPGPU,即通用计算图形处理单元)的发展,GPU 在机器学习、深度学习、科学计算等领域得到了广泛应用。
GPU的特点:
  • 大规模并行处理能力:拥有成百上千的核心,能同时处理大量数据。
  • 高吞吐量:适合执行能够分解为多个并行任务的工作负载。
  • 快速图形渲染:专为复杂的图形运算而设计,如3D图形处理。
  • 适合数据密集型任务:如机器学习中的矩阵运算。

DSP 与 GPU 的对比

  • 应用领域:DSP通常用于音频、传感器信号、图像处理等领域,而GPU在图形渲染和数据密集型任务(如深度学习)中表现得更为出色。
  • 并行处理:GPU拥有比DSP更多的核心,适合执行大规模和高度并行的计算任务。
  • 功耗:DSP在功率效率上通常优于GPU,尤其在移动设备和嵌入式系统中功耗是重要考量因素。
  • 成本:DSP在成本上可能比GPU有优势,特别是在制造专用设备时。
  • 编程和开发:GPU通常使用如CUDA或OpenCL等专门的编程框架,而DSP可能需要特定的工具链和优化技术。

📝 主旨内容

DSP技术发展现状

💡
虽然大模型和算力备受关注,但对于民用需求而言,算力过剩
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DSP技术新机遇

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芯领域DSP技术路线

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DSP计算平台

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🤗 总结归纳

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📎 参考文章

 
生成式人工智能的技术解读和产业影响——方四安院长智算融合 筑基创新 智能计算系统解决方案加速大模型落地发展——洪源副总裁(夏忠谋博士)
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