FPGA GPU和 CPU 架构的比较总体优势 fpga和cpu区别 微软数据中心里的服务器仍然由传统的英特尔 CPU 主宰,但据报道,微软现在正计划采用现场可编程阵列或现场可编程门阵列(FPGA)来代替原有的处理器架构,让微软可以采用自主软件专门修改并为自己服务。 一、为什么使用 FPGA? 众所周知,通用处理器(CPU)的摩尔定律已入暮...
CPU架构与GPU架构 gpu和cpu架构区别 GPU和CPU设备的架构是不同的,主要有以下几点:1、CPU的设计是用来运行少量比较复杂的任务,主要针对执行大量离散而不相关任务的系统;而GPU的设计主要用来执行大量比较简单的任务,主要针对解决那些可以分解成成千上万个小块并可独立运行的问题,因此,CPU适合运行操作系统和应用程序软件...
每个“执行单元”用于处理不同的指令以 FP mul“执行单元为例”,一个CPU的Core中有2个,六核心的CPU有12个。所以在执行单元方面,128:12。 (仅做参考,此处GPU的Core并不可以和CPU结构图中的Core对等,它只能相当于CPU微架构中的一个“执行单元”。) 关于CPU...
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据包;而 CPU 需要从网卡把数据包收上来才能处理,很多网卡是不能线速处理 64 字节的小数据包的。尽管可以通过...
CPU架构 在这里讨论的计算架构中,拥有半个多世纪历史的CPU是最著名和最普遍的。CPU体系结构有时被称为标量体系结构,因为它旨在有效地处理串行指令。通过许多可用技术对CPU进行了优化,以提高指令级并行度(ILP),以便可以尽快执行串行程序。 当没有依赖关系时,标量流水线型CPU内核可以按每个时钟周期(IPC)最多一条指令...
内嵌功能模块主要指 DLL(Delay Locked Loop)、PLL(Phase Locked Loop)、DSP(Digital System Processing)(数字信号处理)、DCM(Digital Clock Manager)(提供数字时钟管理和相位环路锁定)、和CPU(Central Processing Unit)等等软处理核(比如 MicroBlaze 的软核)。现在越来越丰富的内嵌功能单元,使得单片 FPGA 成为了系统级...
自动驾驶主流架构方案对比:GPU、FPGA、ASIC-当前主流的AI芯片主要分为三类,GPU、FPGA、ASIC。GPU、FPGA均是前期较为成熟的芯片架构,属于通用型芯片。ASIC属于为AI特定场景定制的芯片。行业内已经确认CPU不适用于AI计算,但是在AI应用领域也是必不可少。
相比于CPU和GPU,FPGA的能耗优势主要有两个原因:1)相比于CPU、GPU,FPGA架构有一定的优化,CPU、GPU需要频繁的访问DRAM,而这个能量消耗较大,FPGA可以减少这方面的能耗。2)FPGA的主频低,CPU和GPU的主频一般在1-3GHz之间,而FPGA的主频一般在500MHz一下。因此,FPGA的能耗要低于CPU、GPU。
CPU、GPU、FPGA、ASIC是目前AI计算过程中最主流的四种芯片类型,他们的主要区别体现在计算效率、能耗和灵活性上面。 CPU:CPU是冯诺依曼架构下的处理器,遵循“Fetch (取指) -Decode (译码) - Execute (执行) - Memory Access (访存) -Write Back (写回)”的处理流程。在执行计算任务过程中,数据需要先获取并存入...
当前主流的AI芯片主要分为三类,GPU、FPGA、ASIC。GPU、FPGA均是前期较为成熟的芯片架构,属于通用型芯片。ASIC属于为AI特定场景定制的芯片。行业内已经确认CPU不适用于AI计算,但是在AI应用领域也是必不可少。 01 GPU方案 GPU与CPU的架构对比 CPU遵循的是冯·诺依曼架构,其核心是存储程序/数据、串行顺序执行。因此CPU...