CXL 旨在提供更高带宽、更低延迟以及更高效的缓存一致性支持，这将进一步优化 CPU、GPU 和 FPGA 等处理器间的数据交互，提升异构系统整体性能。其在多 GPU 协同处理大规模深度学习模型训练任务中的数据同步效率提升，以及在 CPU - FPGA 异构架构处理实时性要求极高的金融交易数据时的低延迟优势体现。B、特定领域异构...
由 CPU Host 端控制整个程序的执行流程,FPGA Device 端则作为异构加速的一种方式。异构架构,有助于解放 CPU,将 CPU 不擅长的处理方式,下发到 Device 端处理。目前典型的异构 Device 有:GPU、Intel Phi、FPGA。 OpenCL 是一个用于异构平台编程的框架,主要的异构设备有 CPU、GPU、DSP、FPGA以及一些其它的硬件加速...
CXL 旨在提供更高带宽、更低延迟以及更高效的缓存一致性支持,这将进一步优化 CPU、GPU 和 FPGA 等处理器间的数据交互,提升异构系统整体性能。其在多 GPU 协同处理大规模深度学习模型训练任务中的数据同步效率提升,以及在 CPU - FPGA 异构架构处理实时性要求极高的金融交易数据时的低延迟优势体现。 B、特定领域异构...
随着网络和存储速度越来越快,网络上了 40 Gbps,一块 SSD的吞吐量也能到 1 GB/s,CPU 渐渐变得力不从心了。 例如 Hyper-V 虚拟交换机只能处理 25 Gbps 左右的流量,不能达到 40 Gbps 线速,当数据包较小时性能更差;AES-256 加密和 SHA-1 签名,每个 CPU 核只能处理 100 MB/s,只是一块 SSD 吞吐量的十...
个人介绍:腾讯TEG架构平台部平台开发中心基础研发组,组长为专家工程师Austingao,专注于为数据中心提供高效的异构加速云解决方案。目前,FPGA已在腾讯海量图片处理以及检测领域已规模上线。 接上篇:深入理解 CPU 和异构计算芯片 GPU/FPGA/ASIC (上) 3.2.1 CPU计算能力分析 ...
异构计算(CPU + GPU)编程简介 1.概念 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 Process...
从灵活性而言,介于CPU和ASIC两者之间的处理器,使用比较多的异构处理器目前有两个,一个是GPU,一个是FPGA。 FPGA属于一类更通用的可编程逻辑设备(PLD), FPGA既能提供集成电路的性能优势,又具备CPU可重新配置的灵活性。简单来说,FPGA是一种可重新配置的“通用集成电路”。
CPU vs GPU █ASIC(专用集成电路) 上篇提到,GPU的并行算力能力很强,但是它也有缺点,就是功耗高,体积大,价格贵。 进入21世纪后,算力需求呈现两个显著趋势:一,算力的使用场景,开始细分;二,用户对算力性能的要求,越来越高。通用的算力芯片,已经无法满足用户的需求。
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一、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、图片压缩解压缩以及HTTPS加密等各类应用对计算的需求已远远超出了传统CPU处理器的能力所及。