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...
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...
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...
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...
而GPU通过AXI总线与DDR控制器交互,完成内存中的数据处理,因此,上述的总体架构图细化大概是下面这个样子 ...
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...
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...
FPGAGPU和CPU架构的比较总体优势 #FPGA、GPU和CPU架构的比较总体优势在现代计算中,FPGA(现场可编程门阵列)、GPU(图形处理单元)和CPU(中央处理单元) 各自有其独特的优势。理解它们的比较对于工程师和开发者来说至关重要。本指南将引导您了解如何比较这三种架构,并提供相应的代码示例及状态图来帮助您理解。 ## 一、...
GPU性能较强但功耗较高。以NVIDIA开发的GPU为例,Xavier最高算力为30Tops,功耗为30W,NVIDIA最新发布的GPUA100相比Volta架构的640个Tensor Core,A100核心的TensorCore减少到了432个,但是性能大幅增强,支持全新的TF32运算,浮点性能156TFLOPS,同时INT8浮点性能624TOPS,FP16性能312TFLOPS,同时功耗也达到了400W。