异构计算是指将不同类型的处理器（如 CPU、GPU、FPGA 等）组合在一个计算系统中，充分发挥各处理器的独特优势，以实现更高的计算性能和能效比。CPU - GPU CPU 具有强大的通用处理能力和复杂的逻辑控制能力，适合处理串行任务和不规则数据结构。GPU 由大量的核心组成，能够并行处理大规模数据，在图形渲染、深度学习...
中心处理单元(Central Processing Unit、CPU)2一词诞生于 1955 年,已经诞生 70 多年的 CPU 在今天已经是很成熟的技术了,不过它虽然能够很好地处理通用的计算任务,但是因为核心数量的限制在图形领域却远远不如图形处理单元(Graphics Processing Unit、GPU)3,复杂的图形渲染、全局光照等问题仍然需要 GPU 来解决,而大数据...
随着计算向多元化发展,越来越多的场景开始引入CPU、DSP、GPU、ASIC、FPGA等多种不同计算单元来进行加速计算,由此,异构计算应运而生。异构计算的核心点在于“异构”二字,说白了就是用不同制程架构、不同指令集、不同功能的硬件组合起来解决问题,这就是异构计算。 Tips:异构计算的百科定义:异构计算是一种特殊形式的...
第一步是物理整合过程(Physical Integration),将CPU和GPU集成在同一块硅芯片上,并利用高带宽的内部总线通讯,集成高性能的内存控制器,借助开放的软件系统促成异构计算。X1 APU 的构架图第二步称为平台优化(Optimized Platforms),CPU和GPU之间互连接口进一步增强,并且统一进行双向电源管理,GPU也支持高级编程语言,这部分才...
异构计算主要是指使用不同类型指令集和体系架构的计算单元组成系统的计算方式。常见的计算单元类别包括CPU、GPU、DSP、ASIC、FPGA等。目前“CPU+GPU”以及“CPU+FPGA”都是受业界关注的异构计算平台。近日，英特尔宣布将在未来一年半内取消多款服务器GPU产品的发布计划，其中包括HPC级的Rialto Bridge GPU，以全力开发...
CPU-GPU 异构计算系统 在现代的异构计算系统中,GPU 是以 PCIe 卡的形式作为 CPU 的辅助计算设备。根据 CPU 和 GPU 是否共享了内存,可分为两种类型的 CPU-GPU 异构计算架构: 分离式架构:CPU 和 GPU 拥有各自独立的缓存和内存,两者之间通过 PCIe 总线通信。目前主要做计算机、智能手机中使用。
异构计算主要是指使用不同类型指令集和体系架构的计算单元组成系统的计算方式。常见的计算单元类别包括CPU、GPU、DSP、ASIC、FPGA等。目前“CPU+GPU”以及“CPU+FPGA”都是受业界关注的异构计算平台。 近日,英特尔宣布将在未来一年半内取消多款服务器GPU产品的发布计划,其中包括HPC级的Rialto Bridge GPU,以全力开发基于...
摩尔定律失效的今天,关注“新“成员(GPUFPGAASIC)为数据中心带来的体系架构变革,为业务配上一台动力十足的发动机。 1 异构计算:WHY 明明CPU用的好好的,为什么我们要考虑异构计算芯片呢? 随着互联网用户的快速增长,数据体量的急剧膨胀,数据中心对计算的需求也在迅猛上涨。诸如深度学习在线预测、直播中的视频转码、图片...
异构计算是一种利用不同类型的处理器协同工作,以提高计算机应用性能的技术。在计算机系统中,CPU和GPU是两种最常见的处理器,它们具有不同的架构和特点。CPU通常用于运行通用的计算任务,如操作系统、浏览器、文本处理等;而GPU则专门用于图形处理,如游戏、视频渲染等。异构计算的应用场景非常广泛,包括人工智能、机器学习、...
对于深度学习模型的实现来说,深度学习涉及很多向量或多矩阵运算,此类运算的特点为逻辑简单,运算量大,可并行,对于计算核数较少的CPU来说,由于其巨大的运算量,导致训练模型耗时较长,而GPU由于其众多的核数(例如NVIDIA的A30计算卡CUDA核心数3584个),大大加快了此类模型训练的效率,降低时长。