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...
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,ASIC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...
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...
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。 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...
主流的AI芯片主要包括GPU、FPGA、ASIC等。其中，GPU和FPGA是前期较为成熟的通用型芯片架构，而ASIC是为AI特定场景定制的芯片。CPU在AI应用领域也是必不可少，但不适用于AI计算。另外还有类脑芯片，可算作ASIC的一种。各种AI芯片各有优缺点。例如，GPU在深度学习算法训练上非常高效，但在应用时只能处理一张输入图像...
在训练大规模语言模型方面，TPU v5p的性能表现尤为突出，是A100 GPU的四倍。FPGA：CPU智算的最佳伴侣FPGA是可编程逻辑门阵列，与ASIC芯片相比，它是半光隙电路芯片，弥补了全光隙电路芯片的不足，又克服了原有可编程器件门电路数有限的缺点。FPGA的特点包括：* 可直接用晶体管电路实现用户的算法，无需通过指引系统...
在广阔的计算领域中，CPU、GPU、ASIC与FPGA这四大核心组件，各自发挥着不可或缺的作用。其中，CPU（中央处理器）作为计算机的运算和控制中心，负责信息处理和程序执行，是整个计算过程中的最终执行者。CPU，作为冯·诺依曼架构下的核心处理器，其工作原理决定了它在决策和控制方面的卓越性能。然而，在处理大量数据时，...
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。 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...
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...
保存状态的需求和通信的需求相对于在FPGA中的寄存器和片上内存是非常透明的,无需不必要的仲裁和缓存。 FPGA展现了出色的计算性能,例如在浮点乘法运算方面,与8核的CPU基本相当。另一方面,FPGA在数据中心相比GPU的核心优势在于延迟。FPGA在处理搜索排序等任务时,能降低每一步的延迟,而使用GPU则需要延迟高达毫秒级。