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
FPGA作为一种高性能、低功耗的可编程芯片,可以根据客户定制来做针对性的算法设计。所以在处理海量数据的时候,FPGA 相比于CPU 和GPU,优势在于:FPGA计算效率更高,FPGA更接近IO。 FPGA不采用指令和软件,是软硬件合一的器件。对FPGA进行编程要使用硬件描述语言,硬件描述语言描述的逻辑可以直接被编译为晶体管电路的组合。所...
异构计算诞生于 20 世纪 80 年代中期,由指令集殊异、体系架构多元的计算单元精妙融合而成的混合计算范式。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+...
而FPGA具有良好的灵活性、并行性和集成性等特点,因此在FPGA上可以更好地发挥这些并行算法的优势,从而大大提高数据排序的实时性。基于此设计了一个CPU-FPGA异构系统,将一些排序算法移植到FPGA上,并进行功能验证和理论性能评估。结果显示,该系统对于并行性高的排序算法具有良好的加速效果,但逻辑资源消耗巨大,适用于实时...
异构处理器集成 现代高性能计算系统常将 GPU 或 FPGA 集成在与 CPU 同一主板或封装内,通过高速总线(如 PCIe)进行通信连接。这种紧密集成方式减少了数据传输延迟,提高了整体系统的协同工作效率。一些服务器采用多颗 CPU 搭配多个 GPU 架构,每个 GPU 拥有独立的高速显存,并通过 PCIe 4.0 或更高版本的总线与 CPU 相...
横向对比CPU,GPU,FPGA,ASIC计算能力,实际对比的是: 1.硬件芯片的乘加计算能力。 2.为什么有这样乘加计算能力? 3.是否可以充分发挥硬件芯片的乘加计算能力? 带着这三个问题,我们进行硬件芯片的计算能力对比。 3.2.1 CPU计算能力分析 这里CPU 计算能力用 Intel 的 Haswell 架构进行分析,Haswell架构上计算单元有2个...
FPGA芯片结构是否可以充分发挥浮点计算能力?FPGA由于算法是定制的,所以没有CPU和GPU的取指令和指令译码过程,数据流直接根据定制的算法进行固定操作,计算单元在每个时钟周期上都可以执行,所以可以充分发挥浮点计算能力,计算效率高于CPU和GPU。 3.2.4 ASIC计算能力分析 ...
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?
一种解决方法是通过硬件加速,采用专用协处理器的异构计算方式来提升处理性能。 图1 计算需求和计算能力的缺口发展形式 2 异构计算:STANDARDS 通常我们在为业务提供解决方案的时候,部署平台会有四种选择CPU、GPU、FPGA、ASIC。那有什么标准来评判计算平台的优劣呢?