硬件的选择显著影响深度学习应用的效率、速度和可扩展性。在设计深度学习系统时，在选择 GPU 和 FPGA 时权衡操作需求、预算和目标非常重要。考虑到电路，GPU 和 FPGA 都是有效的中央处理单元 (CPU)，并且有 NVIDIA 或 Xilinx 等制造商提供的许多可用选项，旨在与现代外设组件互连 Express (PCIe) 标准兼容。在比较硬...
3. GPU 和 FPGA 的互通性 3.1 可以互相替代的场景 在某些情况下，GPU 和 FPGA 可以互为替代。例如，对于特定的机器学习任务，FPGA 可以被设计为执行类似于GPU的并行计算任务，反之亦然。然而，是否选择其中一种技术，取决于具体应用的需求和约束条件。3.2 组合使用的优势 近年来，越来越多的研究开始探索将 GPU...
FPGA 在延迟和功耗方面通常比 GPU 更出色，尤其是在针对某些任务进行微调时。开发人员可以实现针对特定任务定制的硬件加速器，而这些任务可能不适合 GPU 的固定架构。这使得 FPGA 能够提供高度的灵活性，以微调硬件设计以最大限度地提高效率。当然，图形处理方面需要注意的是，高性能专用 GPU 将具有更好的性能和功耗。
训练深度神经网络涉及大量矩阵乘法和激活,而 GPU 可以非常高效地处理这些操作,从而大大缩短训练时间。 2、加密货币挖掘 以太坊等加密货币的挖矿涉及计算密集型加密操作,而 GPU 可以高效处理这些操作。多年来,基于 GPU 的挖矿设备占据了主导地位,然而,挖矿难度的...
02.GPU GPU（图形处理器，Graphics Processing Unit），从名字就可以看出，GPU是主要负责做图像和图形相关运算工作的处理器。这里大家可能就要有疑问了，为什么需要专门出现GPU来处理图形工作，CPU为啥不可以？这是因为GPU是并行编程模型，和CPU的串行编程模型完全不同。由于图形渲染任务具有高度的并行性，因此GPU可以仅...
02 GPU(图形处理器) 图形处理器(Graphics Processing Unit, GPU)最初设计用于处理计算机图形渲染,近年来因其强大的并行处理能力而在高性能计算领域得到了广泛应用。 GPU拥有大量的小型计算单元,能够同时处理多个任务流,这一特性使其非常适合执行大量计算密集型任务,如图像处理、视频解码、机器学习训练等。 01 架构特点...
GPU GPU(图形处理器,Graphics Processing Unit),从名字就可以看出,GPU是主要负责做图像和图形相关运算工作的处理器。 这里大家可能就要有疑问了,为什么需要专门出现GPU来处理图形工作,CPU为啥不可以? 这是因为GPU是并行编程模型,和CPU的串行编程模型完全不同。由于图形渲染任务...
1.CPU发送指令给GPU 2.GPU获取指令后,通过DDR控制器读取需要处理的图像数据 3.GPU将图像数据处理后再...
GPU（Graphics Processing Unit）即图形处理器，最初是为处理图像和视频而设计的。随着时间的推移，GPU的功能已经远不止于此。现代的GPU可以处理复杂的数学计算，甚至可以执行完整的神经网络模型。在游戏、虚拟现实、人工智能和深度学习等领域，GPU的处理能力远超CPU。4.NPU：神经网络的推动者 NPU（Neural Processing ...
FPGA和GPU都是人工智能领域中的重要组件，并且应用于深度学习之中，但它们的设计和应用有很大的区别。FPGA（Field Programmable Gate Array）是一种可编程逻辑芯片，它可以被重新编程以执行特定的任务。FPGA由大量的可编程逻辑单元（LUT）和可编程连接器组成，这些单元和连接器可以被重新配置以实现不同的电路功能。FPGA...