研究分析了计算设备和算法的能耗，揭示了影响因素，并估算了自然语言处理、科学模拟和加密货币挖掘等领域的能源需求。结果显示，旧半导体技术节点的AI加速器在能效上与新技术相当。研究强调在计算中考虑能源效率的重要性，以应对计算密集型应用的增长。
GPU是用于处理计算密集型应用的图形处理单元，具有高效率和并行计算能力。与CPU相比，GPU主要用于计算屏幕像素点的值，拥有更多的计算单元，可提高渲染速度。然而，由于逻辑简单，无法实现复杂的操作系统。GPU最初设计用于图形处理，但也可用于其他任务。
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