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。所以FPGA实际上直接用晶体管电路实现用户的算法,没有通过指令系统的翻译。 FPGA的英文...
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的编程需要编译系统的支持,编译系统的作用是把高级软件语言翻译成机器可以识别的指令(也叫机器语言)。高级语言带来了极大的便利性和易用性,因此用CPU&GPU实现同等功能的软件开发周期要远低于FPGA&ASIC芯片。沿着CPU->ASIC的方...
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。所以FPGA实际上直接用晶体管电路实现用户的算法,没有通过指令系统的翻译。 FPGA的英文...
传统异构方案中,CPU将数据一次性发送给FPGA,处理完成后再交给CPU,加速设备与主机并不同时参与计算。与传统方案不同,本设计采用了设备间流水处理的加速方案,即:将数据集进行了分组,各组数据在被处理时可在FPGA与CPU之间形成流水操作,使得CPU和FPGA可以同时参与计算,充分发挥了异构系统的优势。 KNN算法异构实现方案设计 ...
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 ...
FPGA 正是一种硬件可重构的体系结构。它的英文全称是Field Programmable Gate Array,中文名是现场可编程门阵列。 FPGA常年来被用作专用芯片(ASIC)的小批量替代品,然而近年来在微软、百度等公司的数据中心大规模部署,以同时提供强大的计算能力和足够的灵活性。
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。所以FPGA实际上直接用晶体管电路实现用户的算法,没有通过指令系统的翻译。
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...
一种解决方法是通过硬件加速,采用专用协处理器的异构计算方式来提升处理性能。 图1 计算需求和计算能力的缺口发展形式 2 异构计算:STANDARDS 通常我们在为业务提供解决方案的时候,部署平台会有四种选择CPU、GPU、FPGA、ASIC。那有什么标准来评判计算平台的优劣呢?
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。 上图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的编程需要编译系统的支持...