对于保存状态的需求,FPGA中的寄存器和片上内存(BRAM)是属于各自的控制逻辑的,无需不必要的仲裁和缓存,因此FPGA在运算速度足够快,优于GPU。同时FPGA也是一种半定制的硬件,通过编程可定义其中的单元配置和链接架构进行计算,因此具有较强的灵活性。相对于GPU,FPGA能管理能运算,但是相对开发周期长,复杂算法开发难度大。
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...
对这类任务,目前我们正在用的 Altera(似乎应该叫 Intel 了,我还是习惯叫 Altera……)Stratix V FPGA 的整数乘法运算性能与 20 核的 CPU 基本相当,浮点乘法运算性能与 8 核的 CPU 基本相当,而比 GPU 低一个数量级。我们即将用上的下一代 FPGA,Stratix 10,将配备更多...
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...
ASIC是专为特定用户需求和特定电子系统需要而设计的集成电路，具有高性能、低功耗、可靠性高等优点，但灵活性不够。结合CPU和GPU各自的优势，一种解决方案是异构计算，即结合不同芯片的优势来共同完成任务。例如，CPU负责调度、管理、协调等功能，而GPU则擅长进行大规模并行计算。此外，还有类脑芯片等新型芯片架构在人工...
大家经常听说的CPU、GPU、FPGA、ASIC,全部都属于逻辑芯片。而现在特别火爆的AI,用到的所谓“AI芯片”,也主要是指它们。 █CPU(中央处理器) 先说说大家最熟悉的CPU,英文全称Central Processing Unit,中央处理器。 CPU 但凡是个人都知道,CPU是计算机的心脏。
总结起来，FPGA、CPU、GPU、NPU和ASIC各有其独特的功能和优点。在选择使用哪种芯片时，需要根据具体的应用场景和需求来决定。在需要大量并行处理的情况下，FPGA是个不错的选择；对于通用计算任务，CPU是主导；对于图形和游戏处理，GPU则具有压倒性优势；而在人工智能和深度学习领域，NPU则展现出强大的潜力；对于特定...
接下来是通信密集型任务。FPGA相比CPU和GPU的优势更大。FPGA上的收发器可以直接接上40Gbps甚至100Gbps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能处理,很多网卡是无法线速处理64字节的小数据包的。同时,FPGA具有更稳定的延迟。
01 性能对比 计算能力:CPU适合执行复杂的控制逻辑和串行计算任务;GPU擅长处理大规模并行计算任务;ASIC和FPGA则针对特定任务进行了优化,能够提供极高的计算效率。 功耗:一般来说,ASIC的功耗最低,其次是FPGA,再次是CPU,而GPU由于其并行处理能力强大,功耗也相对较高。