因此对流式计算的任务,FPGA 比 GPU 天生有延迟方面的优势。 计算密集型任务,CPU、GPU、FPGA、ASIC 的数量级比较(以 16 位整数乘法为例,数字仅为数量级的估计。 ASIC 专用芯片在吞吐量、延迟和功耗三方面都无可指摘,但微软并没有采用,出于两个原因: 数据中心的计算任务...
传统CPU搞不定,所以引入了GPU,分担这方面的工作。 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...
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...
ASIC是预先设计好的芯片,具有特定的功能,如加密、图像处理等。而FPGA则可以在运行过程中根据需要编程,实现不同的功能。这两种芯片在AI计算中的应用逐渐增多,但GPU仍然是首选。 总结来说,CPU、GPU、ASIC和FPGA都是逻辑芯片,但各自的特点和应用场景不同。在AI计算领域,GPU凭借其强大的并行计算能力和高效的应用,成为了...
FPGA具有很高的灵活性和可定制性,但在并行处理方面相对较弱。 总结来说,CPU、GPU、ASIC和FPGA在性能、并行性、灵活性等方面存在差异。在AI计算中,GPU由于高并行性和高效能,成为AI计算的主要选择。 再也不用花钱找大师起名啦!有了这个AI起名神器,让孩子赢在开端,点击免费用 →...
相较于我们常见的CPU、GPU等通用型芯片以及半定制的FPGA来说,ASIC芯片的计算能力和计算效率都直接根据特定的算法的需要进行定制的,所以其可以实现体积小、功耗低、高可靠性、保密性强、计算性能高、计算效率高等优势。所以,在其所针对的特定的应用领域,ASIC芯片的能效表现要远超CPU、GPU等通用型芯片以及半定制的FPGA...
内容提示: FPGA、 CPU、GPU、ASIC 区别 一、为什么使用 FPGA? 众所周知,通用处理器(CPU)的摩尔定律已入暮年,而机器学习和 Web 服务的规模却在指数级增长。 人们使用定制硬件来加速常见的计算任务,然而日新月异的行业又要求这些定制的硬件可被重新编程来执行新类型的计算任务。 FPGA 正是一种硬件可重构的体系...
FPGA与单片机ASIC,CPU,GPU,MCU,DSP的区别, 视频播放量 6041、弹幕量 2、点赞数 102、投硬币枚数 38、收藏人数 168、转发人数 31, 视频作者 Helowen, 作者简介 中国人也要有自己的Chinglish,不能让外国人在英语方面卡脖子。,相关视频:FPGA独一无二的价值在哪里,Fpga是万
cpu gpu fpga asic架构 cpu和fpga的区别,ASIC芯片内部架构较为简单,不可以硬件编程,只能用来专门处理某一种功能,灵活性最差,但是在执行某一种任务上的效率最高。ASIC也被称为专用集成电路。FPGA芯片内部架构稍微复杂一些,可以硬件编程,因而可以通过硬件编程语言来改