常见的计算单元类别包括：CPU（中央处理器）、GPU（图形处理器）、NPU（神经处理单元）、DPU（数据处理单元）、FPGA（现场可编程门阵列）、ASIC（特殊订制集成电路）等。常见的异构计算组合模式有CPU+GPU、CPU+FPGA、CPU+ASIC等不同类型的计算单元组合，皆为产业创新发展筑牢坚实算力根基。一、异构计算概述 异构计算是...
CXL 旨在提供更高带宽、更低延迟以及更高效的缓存一致性支持,这将进一步优化 CPU、GPU 和 FPGA 等处理器间的数据交互,提升异构系统整体性能。其在多 GPU 协同处理大规模深度学习模型训练任务中的数据同步效率提升,以及在 CPU - FPGA 异构架构处理实时性要求极高的金融交易数据时的低延迟优势体现。 B、特定领域异构...
FPGA的实现采用Verilog/VHDL等底层硬件描述语言实现,需要开发者对FPGA的芯片特性有较为深入的了解,但其高并行性的特性往往可以使业务性能得到量级的提升;同时FPGA是动态可重配的,当在数据中心部署之后,可以根据业务形态来配置不同的逻辑实现不同的硬件加速功能;举例来讲,当前服务器上的FPGA板卡部署的是图片压缩逻辑,服...
所谓异构计算,是指CPU+ GPU或者CPU+ 其它设备(如FPGA等)协同计算。一般我们的程序,是在CPU上计算。但是,当大量的数据需要计算时,CPU显得力不从心。那么,是否可以找寻其它的方法来解决计算速度呢?那就是异构计算。例如可利用CPU(Central Processing Unit)、GPU(Graphic Processing Unit)、甚至APU(Accelerated Processing...
如何高效、可扩放地对FPGA+CPU的异构系统进行编程?-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」。
三、异构计算:WHICH 1、芯片特性 对常用的处理器芯片进行分类,有一个明显的特点:CPU&GPU需要软件支持,而FPGA&ASIC则是软硬件一体的架构,软件就是硬件。这个特点是处理器芯片中最重要的一个特征。 图2处理器芯片对比 图2可以从两个角度来说明:从ASIC->CPU的方向,沿着这个方向芯片的易用性越来越强,CPU&GPU的编...
异构计算(Heterogeneous Computing)是用不同制程架构、不同指令集、不同功能的硬件组合起来解决问题的计算架构。异构计算是性能、成本和功耗均衡的技术,同时也是让最适合的专用硬件去做最适合的事,如密集计算或外设管理等,从而达到性能和成本的最优化。 异构计算具体解决了什么问题呢?
摩尔定律失效的今天,关注“新“成员(GPUFPGAASIC)为数据中心带来的体系架构变革,为业务配上一台动力十足的发动机。 1 异构计算:WHY 明明CPU用的好好的,为什么我们要考虑异构计算芯片呢? 随着互联网用户的快速增长,数据体量的急剧膨胀,数据中心对计算的需求也在迅猛上涨。诸如深度学习在线预测、直播中的视频转码、图片...
王玉伟,腾讯TEG架构平台部平台开发中心基础研发组资深工程师,专注于为数据中心提供高效的异构加速云解决方案。目前,FPGA已在腾讯海量图片处理以及检测领域已规模上线。 随着互联网用户的快速增长,数据体量的急剧膨胀,数据中心对计算的需求也在迅猛上涨。诸如深度学习在线预测、直播中的视频转码、图片压缩解压缩以及HTTPS加密...
讲了这么多,当遇到业务瓶颈的需要异构计算芯片的时候,你是否能够根据业务特性和芯片特性选择出合适的芯片呢? 分析完各类芯片特性,接下来,重点来了! 当今的FPGA有很大的性能潜力,支持深度可变的流水线结构,提供大量的并行计算资源,一个时钟周期内就可以完成非常复杂的功能。FPGA的可编程能力保证了这种器件能够满足应用软...