什么是深度学习？Cloud hin助力深度学习最强算力！

随着AI的广泛应用，深度学习已成为当前AI研究和运用的主流方式。面对海量数据的并行运算，AI对于算力的要求不断提升，对硬件的运算速度及功耗提出了新的挑战。
目前，除通用CPU外，作为硬件加速的GPU、NPU、FPGA等一些芯片处理器在深度学习的不同场景中发挥着各自的优势，但孰优孰劣?

CPU
CPU擅长各种设备的协调，协同其他处理器完成着不同的任务。
当然，目前最新一代第二代英特尔® 至强® 可扩展处理器中内置了英特尔® 深度学习加速技术，故我们也可使用CPU+算法来完成深度学习的任务。
GPU
GPU长于计算，适合深度学习中后台服务器大量数据训练、矩阵卷积运算。
GPU与NPU和FPGA相比，就像是我们现实中的公交车和出租车，GPU的适用领域广，而NPU与FPGA分别擅长不同领域。
所以在目前深度学习的领域中，主流用法仍然是GPU+算法。
NPU、FPGA
NPU、FPGA在性能、面积、功耗等方面有较大优势，能更好的加速神经网络计算。
但FPGA的特点在于开发使用硬件描述语言，开发门槛相对GPU、NPU高。

不过不用担心，至芯科技致力于FPGA教学培训，欢迎咨询、报名。让你从零基础小白到FPGA初级工程师，给你一个支点跨过门槛。相信假以时日，你也可以自由驰骋在FPGA的江湖中。

综上，每种处理器都有它的优势和不足。关键需要在不同的应用场景中，根据需求权衡利弊，选择最合适的加速设备，将硬件性能发挥到极致，获得更大算力。

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