摘要：GPU是一种专门设计用于处理图形和并行计算任务的处理器。它可以同时处理多个数据并行计算任务，使得它在图形渲染、深度学习和科学计算等领域具有优势。
DPU和类似的神经处理引擎（NPU、NPU、Edge TPU）为深度学习提供了引人注目的替代方案。
随着边缘人工智能用例的增长——从智能相机和机器人到汽车和工业自动化——嵌入式工程师面临一个基本问题：如何在紧张的功率、延迟和成本预算内有效地加速人工智能推理？
GPU是一种专门设计用于处理图形和并行计算任务的处理器。它可以同时处理多个数据并行计算任务，使得它在图形渲染、深度学习和科学计算等领域具有优势。
虽然 GPU 长期以来一直是 AI 工作负载的首选解决方案，但 DPU（深度学习处理单元）和类似的神经处理引擎（NPU、NPU、Edge TPU）为深度学习提供了引人注目的替代方案。
所谓DPU，或者称作数据处理单元，它是最新发展起来的专用处理器的一个大类，是继CPU、GPU之后，数据中心场景中的第三颗重要的算力芯片，为高带宽、低延迟、数据密集的计算场景提供计算引擎。DPU正迅速成为现代计算中的重要组成部分，能够帮助CPU分担数据相关工作负载以提升数据中心的整体效率和性能。
本文比较了用于边缘推理的 DPU 和 GPU，帮助您根据性能、效率和集成要求选择正确的架构。
DPU 是一种专用硬件加速器，针对神经网络中的矩阵运算和张量计算进行了优化。它具有以下特点：
高度并行但特定于应用程序。集成到 SoC 或独立 IP 块中。针对低延迟、低功耗推理进行调整。例子：
Xilinx AI 引擎/DPU（在 Versal 或 Zynq Ultrascale+ MPSoC 中）。Hailo-8 AI处理器。耐能 KL520。带有 AI 扩展的 Cadence Tensilica Vision Q7 DSP。DPU 是专为深度学习推理而设计的加速器，与通用 GPU 相比，它为特定 AI 任务提供更高的能效和更低的延迟。对于性能受限的边缘设备来说，它是理想之选。
成熟的 CUDA 生态系统（NVIDIA Jetson）。灵活适用于多种型号。更好地支持浮点精度和更大的批量大小。边缘使用的缺点：
功耗更高（1-15W+）。通用性限制了小型模型的效率。低成本嵌入式 SoC 集成度较低。热门边缘 GPU：
NVIDIA Jetson Orin Nano/NX/Xavier。AMD Kria KR260（GPU + FPGA）。1. 模型复杂度
DPU：最适合量化 CNN、中小型模型（例如 MobileNet、YOLOv5n）。
GPU：更适合大型模型（例如 ResNet-50、Transformers）。
2. 批次大小和吞吐量
DPU：针对低批量和实时处理（例如视频逐帧）进行了优化。
GPU：需要批处理才能充分利用核心，从而增加延迟。
3. 热预算和外形尺寸
DPU：通过被动冷却实现超紧凑设计。
GPU：通常需要散热器或主动冷却，即使是嵌入式形式。
4.软件生态系统
DPU：可能需要转换为特定于供应商的格式。
GPU：具有现有模型的强大生态系统（TensorFlow Lite、ONNX、PyTorch）。
DPU 比 GPU 更节能，更适合在无人机、智能相机和手持仪器等电池受限的设备上进行实时推理。
部署场景DPU 通常位于 FPGA 上或作为 SoC 中的硬 IP。
需要优化的模型转换工具（Vitis AI、TFLite 转换器）。
在某些设计中，GPU 需要外部 DRAM 和 PCIe 接口。
开发工具链对于 DPU：
Xilinx Vitis AI（Zynq/Versal）。Hailo SDK。Cadence AI Studio。适用于 Edge TPU 的 TensorFlow Lite。对于 GPU：
NVIDIA TensorRT + CUDA。JetPack SDK。PyTorch/TensorFlow GPU 构建。将架构与应用相匹配
对于边缘 AI 来说，DPU 和 GPU 之间没有绝对的赢家。选择取决于以下因素：
模型类型（CNN 与 Transformer）。功率预算（mW 与 W）。延迟容忍度。软件集成。部署量和成本。Promwad 支持各种边缘 AI 架构的客户——从基于 GPU 的 Jetson 解决方案，到基于 DPU 的 FPGA 和定制 ASIC。我们能够提供以下帮助：
AI硬件架构选择。DPU/GPU 集成和工具链设置。嵌入式Linux和RTOS驱动程序开发。模型优化与量化。AI性能和热调节。DPU能够与CPU和GPU协同工作，负责增强计算能力并处理日益复杂的现代数据工作负载。
随着全社会对AI、机器学习、深度学习、物联网、5G及复杂云架构需求的增加，DPU市场也在稳步增长。
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来源：半导体产业纵横
