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2023年中国图像处理分析与识别技术研究报告(上):深度学习驱动的图像处理分析与识别技术重塑产业格局(独占版)
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头豹研究院

发布时间

2023-5-4 00:00

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  GPU FPGA ASIC VPU
优点 能执行大量计算密集型任务 PGA可以针对特定应用进行功耗优化 ASIC针对特定任务进行优化,通常具有最佳性能 具有较高的性价比,低功耗和价格不高
缺点 高性能GPU可能成本较高 编程通常比GPU编程更复杂 ASIC的开发成本较高,可能不适合小规模项目 与高性能GPU和ASIC相比,VPU的性能可能有限
适用场景 适用于以深度学习算法为主的AI算法模型当中训练,尤其是图像类 适合低功耗和嵌入式系统,如物联网设备、无人机和机器人 高性能深度学习推理任务,如自动驾驶汽车和数据中心 嵌入式计算机视觉应用,如摄像头和机器人视觉系统
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