DPU与GPU ，边缘AI怎么选？

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。

什么是DPU（深度学习处理单元）？

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。

GPU 作为边缘 AI 加速器

GPU 在边缘推理中仍然很常见，因为：

• 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）。

DPU 与 GPU 比较

关键设计权衡

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

接口和集成

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。

一般来说：

• 使用 DPU 对量化模型进行实时、低功耗推理。
• 使用 GPU 实现复杂模型和开发灵活性。

为什么选择 Promwad？

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。