FPGA的并行是真并行,CPU完全没得比。CPU如果想并行最多也就是让多个核并行,但是对于大部分算法实现来说,如上例,多个核之间的同步调度开销远远大于计算开销,就算多个核之间的调用开销可以做的很小,一般CPU也就那几个核,而FPGA只要门足够,想并行几路就可以并行几路。 所以在做可并行的计算密集型任务时,比如信号处理,网络传输等等
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...
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...
这就是微软部署 FPGA 的第三代架构,也是目前「每台服务器一块 FPGA」大规模部署所采用的架构。 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」。 第二代架构里面,FPG...
通信密集型任务,CPU、GPU、FPGA、ASIC 的数量级比较(以 64 字节网络数据包处理为例,数字仅为数量级的估计) 对通信密集型任务,FPGA 相比 CPU、GPU 的优势就更大了。 从吞吐量上讲,FPGA 上的收发器可以直接接上 40 Gbps 甚至 100 Gbps 的网线,以线速处理任意大小的数据包;而 CPU 需要从网卡把数据包收上来才...
在科技日新月异的今天,计算力已成为推动社会进步和产业升级的重要驱动力。而在这片浩瀚的计算海洋中,CPU、GPU、ASIC与FPGA作为四大核心力量,各自扮演着不可替代的角色。下面就由文档君带领大家深入探索这四种计算单元的奥秘。
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...
FPGA : LUT + 寄存器 + RAM 2 开发区别 CPU : 编写指令执行流程；FPGA : 编写RTL描述,（HLS没用过）;2.1 补习数字电路 都知道逻辑门，也就是与或非。逻辑门组合组合就是组合电路。组合电路输入改变，输出立即生效。可用于计算，比如加减乘除。逻辑门组合组合也可以构成锁存器，进一步构成寄存器。寄存器在时钟...
而在这片浩瀚的计算海洋中,CPU、GPU、ASIC与FPGA作为四大核心力量,各自扮演着不可替代的角色。 下面就带领大家深入探索这四种计算单元的奥秘。 1.CPU CPU(中央处理器,Central Processing Unit),大家肯定已经很熟悉了,作为计算机的运算和控制核心,是信息处理、程序运行的最终执行单元。
所以FPGA适合高密度时序控制比如各种显示驱动比如HDMI、VGA、MIPI、DP等等接口板上。比如很多时候需要个上百兆的信号生成(示波器采样、触发),而单片机IO很多时候200M速度已经是上限了,并且还得依托外设来跑这么快的速度,所以作为通用处理器,从指令到IO控制中间的延迟非常大,并且指令还多,还有系统时钟限制,就不适合时序控...