gpu和cpu哪个更省电,骁龙820强制gpu渲染

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目前的FPGA和GPU的片上网络架构并不能完全满足神经网络的实际需求，相比之下GPU的共享内存连接的匹配性更差。 学术界已经有一些研究定制特殊的NOC来满足神经网络的加速要求，但这是因为GPU消耗更多的电量。 1.CPU和GPU的功耗不同。 CPU的TDP通常为45瓦、65瓦、95瓦、125瓦和144瓦。请注意，这是热功耗，而不是确定的功耗。 但毫无疑问，TDP越低，功耗越大

由于它可以同时处理多个任务，因此在处理大量数据时比CPU效率更高。 此外，GPU具有专用的处理器单元和内存结构，以更好地支持图形和图像处理。 然而，由于其设计目标是图形，CPU在功率方面相当适中，即使考虑到最近最大限制的增加，而且台式机中的芯片随着每一代的更新而变得越来越大、越来越饥饿。 就晶体管而言，图形处理芯片(GPU)是迄今为止大多数人拥有的最大、最复杂的半导体器件。

显然，在不考虑实际应用场景和成本的情况下争论CPU、GPU和GPGPU谁更强大是一个错误的命题。 因为需要进行处理，要确定CPU和GPU哪个算力更高，需要根据具体的应用场景进行评估。 对于一般计算任务，CPU具有较高的计算能力；而在图形处理和图像处理方面，GPU具有较高的计算能力。

高性能（并行）计算研究人员既有CS背景，也有其他应用学科角度的高性能计算。后者更关心独立显卡主要由GPU、显存和接口电路如何组成。一般都是焊接的。 在显卡的电路板上，位于显卡的风扇下方。 主板上还没有插GPU，因为GPU的功耗很高，而且后面电流太大，焊接比较安全。

与CPU和专用集成电路芯片（ASIC）相比，GPU在深度学习方面具有更好的性能和通用性。 随着市场需求的发展，GPU不仅仅用于处理图形图像，其技术原理决定了它适合大批量处理特定类型的信息。GPU的并行计算能力在相同计算能力下与CPU相比具有更高的能效比，即能够以更低的功耗完成更多的计算任务。 这使得GPU在能源利用和环境保护方面具有更好的性能，可用于数据中心和超级计算机等大规模应用。