这就不得不提到FPGA（现场可编程门阵列，Field Programmable Gate Array），顾名思义，FPGA 是一种可编程集成电路，可由用户配置以执行特定任务。相对于CPU和GPU的冯诺依曼结构，FPGA采用无指令、无需共享内存设计，每个逻辑单元的功能在重编程时就已经确定，使得FPGA的能效要比CPU和GPU高。那么相对于ASIC，FPGA的性能...
FPGA ASIC芯片一经设计就不能更改,那么当用户有其他需求时该怎么办? 这就不得不提到FPGA(现场可编程门阵列,Field Programmable Gate Array),顾名思义,FPGA 是一种可编程集成电路,可由用户配置以执行特定任务。 相对于CPU和GPU的冯·诺依曼结构,FPGA采用无指令、无需共享...
FPGA 复用主机网络的初心是加速网络和存储,更深远的影响则是把 FPGA 之间的网络连接扩展到了整个数据中心的规模,做成真正 cloud-scale 的「超级计算机」。 第二代架构里面,FPGA 之间的网络连接局限于同一个机架以内,FPGA 之间专网互联的方式很难扩大规模,通过 CPU 来转发则...
(1)定义:FPGA是现场可编程逻辑门阵列;CPU是中央处理器;GPU是图像处理器;ASIC是专用处理器。 (2)算力与能效:FPGA算力中,能效比优;CPU算力最低,能效比差;GPU算力高,能效比中;ASIC算力高,能效比优。 (3)上市速度:FPGA上市速度快;CPU上市速度快,产品成熟;GPU上市速度快,产品成熟;ASIC上市速度慢,开发周期长。 (...
FPGA是什么?它跟CPU一样,也是用来计算的。但是,它的计算方式,跟CPU很不一样。 CPU与FPGA的根本区别在于软件与硬件的差异。CPU为冯诺依曼结构,串行地执行一系列指令;而FPGA可以实现并行操作,就象在一个芯片中嵌入多个CPU,其性能会是单个CPU的十倍、百倍...
通信密集型任务,CPU、GPU、FPGA、ASIC 的数量级比较(以 64 字节网络数据包处理为例,数字仅为数量级的估计) 对通信密集型任务,FPGA 相比 CPU、GPU 的优势就更大了。 从吞吐量上讲,FPGA 上的收发器可以直接接上 40 Gbps 甚至 100 Gbps 的网线,以线速处理任意大小的数据包;而 CPU 需要从网卡把数据包收上来才...
大家经常听说的CPU、GPU、FPGA、ASIC,全部都属于逻辑芯片。而现在特别火爆的AI,用到的所谓“AI芯片”,也主要是指它们。 █CPU(中央处理器) 先说说大家最熟悉的CPU,英文全称Central Processing Unit,中央处理器。 CPU 但凡是个人都知道,CPU是计算机的心脏。
GPU GPU（Graphics Processing Unit，图形处理器）：一种专用处理器，主要用于图形、影像、视频等计算密集型应用。GPU采用并行处理方式，可以同时处理多个指令，适合于并行计算，其算力比CPU高，但功耗也较高。FPGA FPGA（Field-Programmable Gate Array，现场可编程门阵列）：一种可编程逻辑器件，可以按照用户需求进行编程...
1.FPGA：灵活应变的并行大师 FPGA（Field Programmable Gate Array）即现场可编程门阵列，是一种可以被程序员灵活配置的芯片。FPGA芯片上分布着大量的逻辑单元和内存，可以根据程序员的需要在硬件级别进行配置。这意味着FPGA可以同时执行多个任务，具有强大的并行处理能力。它在实时数据处理、数据中心和高性能计算等领域有...
可能在影像设备上FPGA还没被正式叫显卡(不能拆换吧),在电脑上就叫显卡了,显卡一样也需要大量处理(渲染)图像,矿卡、边缘计算加速、人工智能、深度学习、推理等等就主要依赖显卡。 总计一下,需要FPPA的场合就是单片机IO根本控制不过来,速度不够。要不就是计算量过大,单片机累死也算不过来。当然了,FPGA也是有缺点...