FPGA介于软件和硬件之间,用它做接口、做通信,它就偏向硬件;用它做算法、做控制,它就偏向软件。随着人工智能、机器视觉的崛起,FPGA更加偏向软件算法的异构,有和GPU一争高下的潜力。 FPGA与GPU性能对比图如图10所示: 图10FPGA与GPU的性能对比图 FPGA软件方向:以软件开发为主,开发FPGA在数据分析、人工智能、机器视觉...
对这类任务,目前我们正在用的 Altera(似乎应该叫 Intel 了,我还是习惯叫 Altera……)StraTIx V FPGA 的整数乘法运算性能与 20 核的 CPU 基本相当,浮点乘法运算性能与 8 核的 CPU 基本相当,而比 GPU 低一个数量级。我们即将用上的下一代 FPGA,StraTIx 10,将配备更多的乘法器和硬件浮点运算部件,从而理论上可...
1. GPU(图形处理器)架构:GPU最初是用于图形渲染和游戏处理的,但由于其高度并行的特性,逐渐被应用于深度学习计算。GPU架构采用多个计算单元(CUDA核心)进行并行计算,能够高效地执行浮点运算和矩阵计算。NVIDIA的Tensor Core技术进一步优化了GPU的深度学习计算能力。 2. FPGA(现场可编程门阵列)架构:FPGA是一种可以根据需要...
CPU与GPU的交互流程:获取GPU信息,配置GPU id、加载神经元参数到GPU、GPU加速神经网络计算、接收GPU计算结果。 为什么GPU在自动驾驶领域如此重要自动驾驶技术中最重要的技术范畴之一是深度学习,基于深度学习架构的人工智能如今已被广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、传感器融合、目标识别、自动驾驶等汽车行业的各个领域,从...
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(GraphicsProcessing Unit),即图形处理器,是一种由大量运算单元组成的大规模并行计算架构,早先由CPU中分出来专门用于处理图像并行计算数据,专为同时处理多重并行计算任务而设计。 GPU中也包含基本的计算单元、控制单元和存储单元,但GPU的架构与CPU有很大不同,其架...
并行计算能力：GPU 的并行处理能力源于其 SIMD（单指令多数据）架构，可以同时对多个数据元素应用相同的操作。内存架构：GPU 通常配备高带宽的内存，能够快速访问和处理大量数据，这使得其在处理复杂图形和大规模数据时表现优异。1.2 FPGA 的工作原理 FPGA 是一种可编程的硬件设备，允许用户在硬件层面上定制其功能。
GPU/FPGA/ASIC架构属于异构计算范畴，它们通过专用硬件加速计算任务，提供比传统CPU更高的计算性能和效率。GPU适用于大规模并行计算任务；FPGA具有可编程性和高灵活性；ASIC则是针对特定应用定制的硬件芯片，具有高度优化的性能和低功耗特点。适用场景 深度学习：GPU是深度学习领域的标配硬件加速器，能够显著提升模型训练和...
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。 GPU方案 GPU与CPU的架构对比 CPU遵循的是冯·诺依曼架构,其...