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...
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...
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...
FPGA 和 ASIC 也是如此,在同一时间点上用最好的工艺实现的 ASIC 的加速器的速度会比用同样工艺 FPGA 做的加速器速度快 5-10 倍,而且一旦量产后 ASIC 的成本会远远低于 FPGA 方案。 FPGA 上市速度快, ASIC 上市速度慢,需要大量时间开发,而且一次性成本(光刻掩模制作成本)远高于 FPGA,但是性能高于 FPGA 且量产...
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。
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...
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，...
目前,智能驾驶领域在处理深度学习AI算法方面,主要采用GPU、FPGA等适合并行计算的通用芯片来实现加速。同时有部分芯片企业开始设计专门用于AI算法的ASIC专用芯片,比如谷歌TPU、地平线BPU等。在智能驾驶产业应用没有大规模兴起和批量投放之前,使用GPU、FPGA等已有的通用芯片可以避免专门研发定制芯片(ASIC)的高投入和高风险,...
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...
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...