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...
因此，GPU和FPGA都是作为CPU的任务卸载单元，在并行计算的效率都高于CPU。在数据中心高性能 计算的场景中， GPU 和 FPGA 往往以分立的加速卡形式存在，即 CPU 将部分密集计算的任务“卸载”到 GPU 或者 FPGA，这些“器件”通过 PCIe 和 CPU 互联，以完成高并行的计算加速。图6：将CPU的核心简化以加快执行速度，...
ClickNP(FPGA)与 Dell S6000 交换机(商用交换机芯片)、Click+DPDK(CPU)和 Linux(CPU)的转发延迟比较,error bar 表示 5% 和 95%。 虽然GPU 也可以高性能处理数据包,但 GPU 是没有网口的,意味着需要首先把数据包由网卡收上来,再让 GPU 去做处理。这样吞吐量受到 CPU ...
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，实...
通俗易懂讲解cpu、gpu、fpga的特点 CPU、GPU和FPGA是三种不同的计算设备,它们各有特点。 CPU,也就是中央处理器,是计算机的“大脑”。它能够进行复杂的计算,处理各种数据,使得计算机能够执行各种任务。CPU的特点是主频高,这意味着它的计算速度快。同时,它也有核数多,这使得它能够同时处理多个任务。但是,CPU不太...
根据形态,GPU可分为独立GPU(dGPU,discrete/dedicated GPU)和集成GPU(iGPU,integrated GPU),也就是常说的独显、集显。 GPU也是计算芯片。所以,它和CPU一样,包括了运算器、控制器和寄存器等组件。 但是,因为GPU主要负责图形处理任务,所以,它的内部架构和CPU存在很大的不同。
CPU:多面手,处理各种日常计算任务。 GPU:艺术家,擅长图形和并行计算。 GPGPU:多才多艺的艺术家,除了图形还能处理通用计算任务。 FPGA:可按需定制的空地,适用于特定的计算任务。 DPU:数据中心,专注于数据处理以优化系统整体性能。 TPU:机器学习的超级计算中心,高效处理深度学习任务。
FPGA是一种可编程逻辑器件,它可以根据用户的需求和设计进行重新配置。FPGA包含大量的可编程逻辑单元和可编程连线,可以根据需要自定义电路的功能和连接关系。相比于CPU和GPU,FPGA的最大特点是灵活性和可定制性。它适用于需要高度定制化和特定应用的场景,如信号处理、嵌入式系统、物联网设备和加密算法等。
CPU：多面手，处理各种日常计算任务。GPU：艺术家，擅长图形和并行计算。GPGPU：多才多艺的艺术家，除了图形还能处理通用计算任务。FPGA：可按需定制的空地，适用于特定的计算任务。DPU：数据中心，专注于数据处理以优化系统整体性能。TPU：机器学习的超级计算中心，高效处理深度学习任务。-对此，您有什么看法见解？- -...
ASIC（Application-Specific Integrated Circuit）即应用特定集成电路，是一种为特定应用设计的定制芯片。与FPGA不同，ASIC是硬固定的，无法像FPGA那样重新配置。但ASIC的效率远高于FPGA，因为它的所有部分都是为特定应用设计的。ASIC在许多领域都有应用，包括通信、工业控制、加密等。总结起来，FPGA、CPU、GPU、NPU和ASIC...