Synthèse
L’accès direct à la mémoire a donné au NPU une belle longueur d’avance dans le calcul des produits matrice-vecteur, la réutilisation de données étant minimale. Même situation pour les produits scalaires, a fortiori vu le poids de la synchronisation finale. © Rakshith Jayanth, Neelesh Gupta, Viktor Prasanna En revanche, sur les produits matriciels, le GPU a pris l’avantage au-delà d’une certaine taille de matrice, l’opération devenant de plus en plus dépendante de la capacité de calcul.
L’accès direct à la mémoire a donné au NPU une belle longueur d’avance dans le calcul des produits matrice-vecteur, la réutilisation de données étant minimale. Même situation pour les produits scalaires, a fortiori vu le poids de la synchronisation finale. © Rakshith Jayanth, Neelesh Gupta, Viktor Prasanna En revanche, sur les produits matriciels, le GPU a pris l’avantage au-delà d’une certaine taille de matrice, l’opération devenant de plus en plus dépendante de la capacité de calcul.
Source originale
silicon.fr
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