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...
提高CPU频率,提升的空间有限,而且CPU频率太高会导致芯片出现功耗过大和过热的问题,因此英特尔等芯片制造商目前走多核化的路线,即限制单个微处理器的主频,通过集成多个处理器内核来提高处理性能。修改CPU架构增加计算单元FMA个数,目前英特尔按照“Tick-Tock”二年一个周期进行CPU架构调整,从2016年开始放缓至三年,更新迭代...
提高CPU频率,提升的空间有限,而且CPU频率太高会导致芯片出现功耗过大和过热的问题,因此英特尔等芯片制造商目前走多核化的路线,即限制单个微处理器的主频,通过集成多个处理器内核来提高处理性能。修改CPU架构增加计算单元FMA个数,目前英特尔按照“Tick-Tock”二年一个周期进行CPU架构调整,从2016年开始放缓至三年,更新迭代...
3.2.1 CPU计算能力分析 这里CPU计算能力用Intel的Haswell架构进行分析,Haswell架构上计算单元有2个FMA(fused multiply-add),每个FMA可以对256bit数据在一个时钟周期中做一次乘运算和一次加运算,所以对应32bit单精度浮点计算能力为:(256bit/32bit)2(FMA)2(乘和加) = 32 SP FLOPs/cycle,即每个时钟周期可以做32个...
FPGA异构计算架构对比分析 ▌本文来源:智能计算芯世界(已授权) AI芯片主要分为CPU 、GPU、FPGA以及ASIC。其中以CPU、GPU、FPGA、ASIC的顺序,通用性逐渐减低,但运算效率逐步提高。 FPGA,即现场可编程门阵列,它是在PAL、GAL、CPLD等可编程器件癿基础上进一步发展的产物。
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...
其中极具代表性的部署方式之一就是使用FPGA和CPU组合构成异构计算系统,并在CPU上搭载Linux操作系统,运行AI推理引擎框架及视频图片处理等各种业务。其中,如何协调CPU和FPGA的计算关系,成为这套异构系统的关键,而这部分关键技术则是由驱动系统来完成的。 协调CPU和FPGA这对异构兄弟的计算关系,可以有许多模式,根据不同的...
异构计算听起来是一个高大上兼不明觉厉的概念,实际上,我们大致可以用“加速协处理器”的概念来替代异构计算,这样理解起来也许就容易多了。云计算在最开始指的就是基于CPU的计算,异构计算异军突起之后,云计算就分成了基于CPU的通用计算和基于CPU+FPGA、CPU+GPU的异构计算。
最为典型的例子,就是通用计算图形处理器(GPGPU,General-Purpose computing on Graphics Processing Units),与现场可编程门阵列(FPGA,Field-Programmable Gate Array)和传统CPU平台组成的异构计算系统。从严格意义上讲,ISA相同,只是不同大小的处理核心的组合,并不算是异构计算,比如英特尔的x86处理器+MIC(集成众核加速器)...
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 ...