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。 ASIC计算能力分析 ASIC是一种专用芯片,与传统的通用芯片有一定的差异。是为了某种特定的需求而专门定制的芯片。ASIC芯片的...
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 Processing Unit)、甚至APU(Accelerated Processing...
CPU:低计算密度、强逻辑控制、为串行计算而优化 GPU:高计算密度、高内存吞吐、擅长并行计算 因为具有这样的计算特点,CPU的数量叠加提升已近无法满足先行的计算需求,而GPU方案 可以更高效的提升整体的计算加速问题 异构计算的市场趋势与业务场景? 2023年ChatGPT 又将人工智能推向风口,在其推动影响下以GPU服务器为主的...
在CPU及其异构兄弟FPGA之间,使用DDR内存来传送数据时,需要使用flush或invalidate来消除对应缓存的影响。 首先,我们的驱动代码是运行在CPU上面的,当针对一片内存的处理从CPU转移到FPGA之前,需要对这片内存的cache执行flush操作,使得内存cache中的所有改动都写入到DDR,然后FPGA开始对它的处理工作。其次,当针对一片内存的处...
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 ...
如何高效、可扩放地对FPGA+CPU的异构系统进行编程?-FPGA 复用主机网络的初心是加速网络和存储,更深远的影响则是把 FPGA 之间的网络连接扩展到了整个数据中心的规模,做成真正 cloud-scale 的「超级计算机」。
为了解决这一安全漏洞,本文提出了 SGX-FPGA设计方案,这是一种可信的硬件隔离路径,通过在异构 CPU-FPGA 架构中桥接 SGX Enclave和 FPGA,实现了第一个 FPGA-TEE。此外本文还在真实 CPU-FPGA 硬件上的实验证明了 SGX-FPGA 实现的高安全性和低性能开销。
来自电子科技大学的黄乐天博士介绍了基于CPU和FPGA平台进行数据挖掘的算法研究与实现。这里的FPGA异构计算平台,采用了OpenCL异构计算标准进行异构程序的设计,包括运行在CPU上的主机程序以及运行在FPGA上的内核程序。同时,黄乐天还分享了两个设计方案,即分类/聚类算法异构实现方案设计和游戏机器人异构实现方案设计。
可信执行环境(TEE)已经成为一种流行的安全原语,具有最小的可信计算基础和攻击面。然而,现有的基于CPU的TEE不支持FPGA,尽管基于FPGA的云计算服务已经快速部署,但存在安全漏洞。 为了解决这一安全漏洞,本文提出了SGX-FPGA设计方案,这是一种可信的硬件隔离路径...
该论文的背景是为了解决上述问题,提出了一个名为SQL2FPGA的编译器,可以自动将SQL查询映射到异构CPU-FPGA平台上,从而利用FPGA加速器提高查询处理性能。为了实现优化的FPGA感知物理计划生成,SQL2FPGA实现了一系列编译器优化,包括提高FPGA对操作符的加速覆盖率、消除物理执行中的冗余计算以及最小化CPU和FPGA之间的数据传输...