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的性能如何呢，前面文档君已经说过，AISC芯片属于定制款，因此性能更强，能耗更低，但因为技术门槛更高、设计周期更长，所以价格也更贵，但是当需要大规...
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...
深度学习算法还未完全稳定,若深度学习算法发生大的变化,GPU 无法像FPGA 一样可以灵活的配置硬件结构。 第三,运行深度学习算法能效远低于FPGA。学术界和产业界研究已经证明,运行深度学习算法中实现同样的性能,GPU 所需功耗远大于FPGA,例如国内初创企业深鉴科技基于FPGA 平台的人工智能芯片在同样开发周期内相对GPU 能效有...
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。 如上图所示,CPU的内核(包括了ALU)数量比...
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...
04.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、无需共享内存设计,每个逻辑单元的功能在重编程时就...
揭秘AI芯片领域的巨头：CPU、GPU、FPGA、ASIC的特性与优劣对比 当前，智能驾驶领域在深度学习AI算法方面主要依赖通用芯片，如GPU和FPGA，来实现加速。同时，部分芯片企业开始设计专门针对AI算法的ASIC专用芯片。在智能驾驶产业应用尚未大规模兴起和批量投放之前，使用通用芯片可以避免专门研发定制芯片的高投入和高风险。然而...
每个DSP可以在每个时钟周期可以做2个单精度浮点计算(乘和加)。FPGA峰值浮点计算性能 = DSP个数FPGA频率每周期执行的浮点操作数。V7-690T运行频率已250MHz来计算,V7-690T峰值浮点计算性能 = 3600(DSP个数)250MHz2(乘和加)=1.8T FLOPs/s即每秒1.8T峰值浮点计算能力。
我们即将用上的下一代 FPGA,StraTIx 10,将配备更多的乘法器和硬件浮点运算部件,从而理论上可达到与现在的顶级 GPU 计算卡旗鼓相当的计算能力。 FPGA 的整数乘法运算能力(估计值,不使用 DSP,根据逻辑资源占用量估计) FPGA 的浮点乘法运算能力(估计值,...
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”...