一、gpu架构是什么意思？

GPU架构是指图形处理器的硬件组织结构，包括处理器数量、内存大小、存储器带宽、缓存算法、专用指令集、运算单元等等。这些技术特点决定了GPU的计算能力、处理速度和性能表现。

例如，Nvidia的最新架构名称为Ampere，提供更多的CUDA核心、更大的显存空间、更高的频率和增强的渲染能力。而AMD的RDNA2架构可提供更高的游戏帧率、流畅度和处理效率。因此，GPU架构对于性能和功能方面的影响非常重要，也是选择GPU时需要考虑的重要因素之一。

二、Transformer神经网络架构的技术原理？

Transformer神经网络架构是一种用于自然语言处理和其他序列到序列任务的神经网络架构。其核心技术原理是自注意力机制（self-attention mechanism）。

自注意力机制是一种能够在序列中找到重要信息的方法。在传统的循环神经网络（RNN）中，每个时间步的输入是前一个时间步的隐藏状态和当前时间步的输入。而在Transformer中，每个时间步的输入是序列中所有时间步的信息。

具体来说，Transformer包括两个核心组件：编码器和解码器。编码器将输入序列中的每个元素转换为一组特征表示，这些特征表示包含了输入序列中所有元素的信息。解码器根据编码器输出的特征表示以及之前生成的序列来预测下一个元素。

编码器和解码器都包含多个层，每个层都由两个子层组成：多头自注意力层和前馈神经网络层。在多头自注意力层中，输入序列中的每个元素都与序列中所有其他元素进行交互，从而找到序列中的重要信息。在前馈神经网络层中，每个位置的特征表示都被独立地映射到新的特征表示，以增强模型的表达能力。

通过自注意力机制和多头注意力机制，Transformer能够捕捉序列中的长距离依赖关系，并且能够并行计算，因此训练速度较快。这使得Transformer在自然语言处理任务中表现出色，如机器翻译、文本分类、语言生成等。

三、gcn架构之父？

GCN(Graph Convolutional Network) 是一种处理图形数据的机器学习问题。它的架构之父是 Shuoyang Shi。他在 2017 年的 ICML 会议论文中首次提出了 GCN 的概念，成为了 GCN 研究的奠基者。在 GCN 中，节点和边被表示为高斯向量，通过矩阵运算和激活函数将节点信息和边信息混合，最终得到节点嵌入向量。GCN 已经在许多领域得到了广泛应用，包括计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等。

四、网络图基本结构？

网络图（Network Diagram）是一种图形化表示，用于描述一个项目中各个任务或活动之间的依赖关系。网络图通常由节点和边组成，节点表示任务或活动，边表示它们之间的依赖关系。

网络图的基本结构包括以下几个部分：

1. 节点（Node）：表示任务或活动，通常用圆圈、方框或其他形状表示。

2. 边（Edge）：表示节点之间的依赖关系，通常用箭头表示。边的起点是依赖的节点，终点是依赖的任务或活动。

3. 开始节点（Start Node）：表示项目的开始，通常用一个带有箭头的线表示。

4. 结束节点（End Node）：表示项目的结束，通常用一个带有箭头的线表示。

5. 虚节点（Virtual Node）：表示一个中间节点，用于连接其他节点，但没有实际任务或活动与之对应。

6. 权重（Weight）：表示节点之间的时间、成本或其他资源消耗。

7. 时间戳（Timestamp）：表示节点开始和结束的时间。

8. 其他属性：根据项目需求，可以添加其他属性，如资源、成本等。

通过使用网络图，可以清晰地展示项目中的任务和活动之间的依赖关系，有助于项目管理、计划和监控。

五、985用的什么构架？

麒麟985：采用了“1+3+4”的构架，1个Cortex-A76 2.58 Ghz+3个Cortex-A76 2.40 Ghz+4个Cortex-A55 1.84 Ghz

小结：采用了相同的架构，但是骁龙888中的超大核心和A78足够让用户体验更加高的频率感

3、GPU

骁龙888：Adreno 660，缓存和内存宽带都有提升，主打低功耗的同时，兼顾高性能。

麒麟985：Mali-G77较前代产品效能提升30%、性能提升30%、机器学习性能提升60%。每mm性能较A76预计提升1.4倍。在相同的工艺和相同的性能下，新的G77继续实现30%的同比能效改进，并且比Mali-G72节省50%的功耗。

小结：在GPU上骁龙888绝对是可以让用户体验到更加好的数据处理感。

4、跑分

骁龙888：安兔兔跑分74万+，是目前最强的安卓处理器跑分

麒麟985：安兔兔跑分在41万左右

小结：在跑分结果上来看骁龙888可以说是碾压了骁龙888.

三、总结

骁龙888可以说是在各个方面都是碾压了麒麟985的存在，骁龙888在CPU和GPU方面可以为用户带来更加好的体验感。

六、m1和m2架构区别？

M1和M2是两种不同的架构，主要区别如下：1. 处理器架构：M1采用了苹果自家设计的ARM架构，而M2则是其后续产品。M1是苹果首次使用自家设计的ARM架构的芯片，而M2是其后续产品，可能在性能、功耗等方面进行了改进。2. 核心数：M1芯片基本款配备8个核心，高级款配备8个高性能核心和4个高效能核心。M2芯片的核心数可能会有所增加，以提供更强大的计算和多任务处理能力。3. 性能：M1芯片在单核心和多核心性能表现出色，性能与部分英特尔芯片不相上下，甚至超越了一些英特尔芯片。M2芯片有望进一步提升性能，可能会更强大和高效。4. 发布时间：M1芯片于2020年11月发布，而M2芯片尚未发布，具体的发布时间尚不确定。总的来说，M1和M2架构的主要区别在于处理器架构、核心数、性能以及发布时间，M2有望在这些方面进行改进和提升。