数据传输往往是影响计算效率的一个重要因素。FPGA可以被用来构建高速数据通道，加速CPU或GPU与其他硬件加速器之间的数据交换。通过在FPGA上实现高速接口（如PCIe），可以减少数据传输的延迟，从而提高整体系统的响应速度。协同计算，互补优势 FPGA可以作为辅助计算单元与CPU或GPU协同工作。例如，在机器学习领域，FPGA可以负责...
我们的研究明确提到了三种广泛用于嵌入式视觉应用的硬件加速器:ARM57 CPU、Jetson TX2 GPU和ZCU102 FPGA,使用OpenCV、VisionWorks和xfOpenCV作为供应商优化的视觉库[19]。根据我们的研究,我们得出结论,与其他内核相比,GPU实现了1.1-3.2的能耗/帧降低率。尽管FPGA在更复杂的内核和完整的视觉流水线中实现了1.2–22.3的能...
首先看语音翻译的计算负载加速,使用的是Alveo U50来实现这方面的功能,而不是GPU。 从Alveo U50和CPU、GPU在语音翻译加速功能的比较来看,Alveo U50最重要的一个实现特征就是它的高吞吐量和低时延的推断性能,对于这个应用来说,这两个特点是非常重要的。 因为在这个领域当中,用到的机器学习和之前的神经中枢网络是不...
CPU卡发送随机数给卡(如地铁卡),卡收到随机数后用加密算法加密,将加密后的值传给CPU卡,CPU卡解密并与发送的随机数比较,如果相等,则认为卡合法。 系统的合法性认证(例如手持POS是否是合法的经过认证的厂商生产的): CPU卡发送随机数给POS自带的卡或者模块,POS自带的卡或者模块将随机数加密后,传回CPU卡,CPU卡解...
硬件加速:GPU、FPGA与其他加速技术 硬件加速(Hardware Acceleration)指的是使用专门的硬件组件来加速某些计算任务的处理速度,而不是依赖传统的中央处理器(CPU)。随着技术的不断发展,硬件加速已经成为许多高性能计算、人工智能(AI)、数据处理等领域的核心组成部分。常见的硬件加速器包括图形处理单元(GPU)和现场可编程门阵列...
未来10年,在数据中心高性能计算及AI训练中,CPU这一“主角”的重要性下降,而以往的“配角们”,即GPU、FPGA、TPU、DPU等的加速器的重要性在上升。 FPGA相比CPU的巨大优势在于确定性的低时延,这是架构差异造成的。CPU的利用率越高,处理时延便越大,而FPGA无论利用率大小,其处理时延是稳定的。在汽车和工业这些需要...
2021国际超算大会(SC21)期间,赛灵思宣布推出一款数据中心加速器卡 Alveo U55C,以及一款基于标准、API-driven 的集群解决方案,用于大规模部署FPGA。这款加速器卡对赛灵思的特别意义在于:它是赛灵思史上最强大的Alveo加速器卡,专为HPC和大数据工作负载而构建,能够提供 Alveo 加速器产品系列中的最高计算密度和 HBM 容量...
据Research and Markets数据显示,数据中心加速器市场(CPU、GPU、FPGA、ASIC)预计将从2018年28.4亿美元增长至2023年的211.9亿美元,年复合增长率为49.47%。其中,FPGA将是年复合增长率最高的细分市场,这主要是受企业级工作负载加速应用对FPGA越来越多的采用而驱动,如计算、网络、存储及传感器处理等市场的需求都是驱动它...
与火热的中央处理器(CPU)、图形处理器(GPU)、专用集成电路(ASIC,如AI芯片)等芯片类型相比,现场可编程门阵列(FPGA,也可称作可编程芯片)较少为外界所知,但仍凭借独特架构和功能用于一些关键领域,成为细分用途不可或缺的一类芯片。 目前,AMD、英特尔是唯二两家能够同时提供CPU、GPU加速器和FPGA三种产品的厂商。随着AMD...
GPU、FPGA、DSA、ASIC等引擎同构并行的系统。处理引擎/芯片是非图灵完备的,是作为CPU的加速器。所以,其他处理引擎的并行计算系统即为CPU+XPU的异构并行,大体分为三类: 1. CPU+GPU。CPU+GPU是目前最流行的异构计算系统,在HPC高性能计算、图形图像处理以及AI训练/推理等场景得到广泛应用,蓝海大脑水冷工作站、液冷服务...