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。一、异构计算概述 异构计算是...
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+...
异构计算(CPU + GPU)编程简介 1.概念 所谓异构计算,是指CPU+ GPU或者CPU+ 其它设备(如FPGA等)协同计算。一般我们的程序,是在CPU上计算。但是,当大量的数据需要计算时,CPU显得力不从心。那么,是否可以找寻其它的方法来解决计算速度呢?那就是异构计算。例如可利用CPU(Central Processing Unit)、GPU(Graphic Process...
2.1. ThunderImage JPEG2JPEG缩略图方案 鉴于此,深维科技推出了基于FPGA+CPU异构计算的解决方案-JPEG2JPEG,通过高性能FPGA分担CPU处理任务,其所带来的优势是20倍吞吐性能提升,20倍延迟的降低,5倍实际成本的节省以及10倍的能效比提升。 JPEG2JPEG缩略图方案是将用户上传的图片进行高质量的缩放,即可满足绝大多数应用场...
个人介绍:腾讯TEG架构平台部平台开发中心基础研发组,组长为专家工程师Austingao,专注于为数据中心提供高效的异构加速云解决方案。目前,FPGA已在腾讯海量图片处理以及检测领域已规模上线。 接上篇:深入理解 CPU 和异构计算芯片 GPU/FPGA/ASIC (上) 3.2.1 CPU计算能力分析 ...
摩尔定律失效的今天,关注“新“成员(GPUFPGAASIC)为数据中心带来的体系架构变革,为业务配上一台动力十足的发动机。 1 异构计算:WHY 明明CPU用的好好的,为什么我们要考虑异构计算芯片呢? 随着互联网用户的快速增长,数据体量的急剧膨胀,数据中心对计算的需求也在迅猛上涨。诸如深度学习在线预测、直播中的视频转码、图片...
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?
王玉伟,腾讯TEG架构平台部平台开发中心基础研发组资深工程师,专注于为数据中心提供高效的异构加速云解决方案。目前,FPGA已在腾讯海量图片处理以及检测领域已规模上线。 随着互联网用户的快速增长,数据体量的急剧膨胀,数据中心对计算的需求也在迅猛上涨。诸如深度学习在线预测、直播中的视频转码、图片压缩解压缩以及HTTPS加密...
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 ...