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+...
FPGA作为一种高性能、低功耗的可编程芯片,可以根据客户定制来做针对性的算法设计。所以在处理海量数据的时候,FPGA 相比于CPU 和GPU,优势在于:FPGA计算效率更高,FPGA更接近IO。 FPGA不采用指令和软件,是软硬件合一的器件。对FPGA进行编程要使用硬件描述语言,硬件描述语言描述的逻辑可以直接被编译为晶体管电路的组合。所...
而FPGA具有良好的灵活性、并行性和集成性等特点,因此在FPGA上可以更好地发挥这些并行算法的优势,从而大大提高数据排序的实时性。基于此设计了一个CPU-FPGA异构系统,将一些排序算法移植到FPGA上,并进行功能验证和理论性能评估。结果显示,该系统对于并行性高的排序算法具有良好的加速效果,但逻辑资源消耗巨大,适用于实时...
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...
三、异构计算:WHICH 1、芯片特性 对常用的处理器芯片进行分类,有一个明显的特点:CPU&GPU需要软件支持,而FPGA&ASIC则是软硬件一体的架构,软件就是硬件。这个特点是处理器芯片中最重要的一个特征。 图2 处理器芯片对比 图2可以从两个角度来说明:从ASIC->CPU的方向,沿着这个方向芯片的易用性越来越强,CPU&GPU的...
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...