有限的内核数量降低了 CPU 处理器并行处理正确运行 AI 算法所需的大量数据的效率。 FPGA 和 GPU 的架构设计具有快速同时处理多个任务所需的密集并行处理能力。 FPGA 和 GPU 处理器执行 AI 算法的速度比 CPU 快得多。这意味着人工智能应用程序或神经网络在 FPGA 或 GPU 上的学习和反应速度比 CPU 快几倍。CPU ...
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CPU和GPU高。那么相对于ASIC，FPGA的性能...
例如， 深鉴科技利用 FPGA 做出了 ESE 的模型并在不同的处理器 (CPU/GPU/FPGA) 上运行， 发现 FPGA 上训练时长最短， 能耗最小。在能耗上， CPU Dense 耗能 11W、CPU Sparse 耗能 38W、GPU Dense 耗能 202W，这是耗能最大的一种情况、 GPU Spare 耗能 136W，相比之下 FPGA 仅需41W；在训练时延 ...
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...
2.相比CPU,FPGA的并行性和灵活性更高,能提供确定性的时延 处理器负责对外界输入的数据进行处理,CPU、GPU、FPGA等处理器的区别在于处理流程,CPU 的处理 流程使其擅长串行计算,以复杂的控制为特征,GPU 和 FPGA 的则更擅长大规模的并行计算: GPU遵循的是 SIMD (Single Instruction Multiple Data)的处理方式, 通过在...
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...
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) 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能处理,很多网卡是不能线...
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。 灵活性:CPU和GPU的编程灵活性最高,能够适应广泛的计算任务;FPGA次之,可以通过重新编程来改变其逻辑功能;ASIC的灵活性最低,一旦制造完成,其功能就固定不变。