CXL 旨在提供更高带宽、更低延迟以及更高效的缓存一致性支持，这将进一步优化 CPU、GPU 和 FPGA 等处理器间的数据交互，提升异构系统整体性能。其在多 GPU 协同处理大规模深度学习模型训练任务中的数据同步效率提升，以及在 CPU - FPGA 异构架构处理实时性要求极高的金融交易数据时的低延迟优势体现。B、特定领域异构...
那就是异构计算。例如可利用CPU(Central Processing Unit)、GPU(Graphic Processing Unit)、甚至APU(Accelerated Processing Units, CPU与GPU的融合)等计算设备的计算能力从而来提高系统的速度。异构系统越来越普遍,对于支持这种环境的计算而言,也正受到越来越多的关注。 2.异构计算的实现 目前异构计算使用最多的是利用GP...
CXL 旨在提供更高带宽、更低延迟以及更高效的缓存一致性支持,这将进一步优化 CPU、GPU 和 FPGA 等处理器间的数据交互,提升异构系统整体性能。其在多 GPU 协同处理大规模深度学习模型训练任务中的数据同步效率提升,以及在 CPU - FPGA 异构架构处理实时性要求极高的金融交易数据时的低延迟优势体现。 B、特定领域异构...
随着网络和存储速度越来越快,网络上了 40 Gbps,一块 SSD的吞吐量也能到 1 GB/s,CPU 渐渐变得力不从心了。 例如 Hyper-V 虚拟交换机只能处理 25 Gbps 左右的流量,不能达到 40 Gbps 线速,当数据包较小时性能更差;AES-256 加密和 SHA-1 签名,每个 CPU 核只能处理 100 MB/s,只是一块 SSD 吞吐量的十...
个人介绍:腾讯TEG架构平台部平台开发中心基础研发组,组长为专家工程师Austingao,专注于为数据中心提供高效的异构加速云解决方案。目前,FPGA已在腾讯海量图片处理以及检测领域已规模上线。 接上篇:深入理解 CPU 和异构计算芯片 GPU/FPGA/ASIC (上) 3.2.1 CPU计算能力分析 ...
异构计算听起来是一个高大上兼不明觉厉的概念,实际上,我们大致可以用“加速协处理器”的概念来替代异构计算,这样理解起来也许就容易多了。云计算在最开始指的就是基于CPU的计算,异构计算异军突起之后,云计算就分成了基于CPU的通用计算和基于CPU+FPGA、CPU+GPU的异构计算。
三、异构计算:WHICH 1、芯片特性 对常用的处理器芯片进行分类,有一个明显的特点:CPU&GPU需要软件支持,而FPGA&ASIC则是软硬件一体的架构,软件就是硬件。这个特点是处理器芯片中最重要的一个特征。 图2处理器芯片对比 图2可以从两个角度来说明:从ASIC->CPU的方向,沿着这个方向芯片的易用性越来越强,CPU&GPU的编...
异构计算主要解决的问题就是:加速 为了方便阐述与理解,我们已GPU 异构计算优势为例。GPU 最初设计用于在电脑游戏中渲染图像(显卡)。随着时间的推移,GPU 以其高密度计算单元优势,在并行计算任务为主的人工智能和图形图像处理(渲染)等专用场景上表现出极高的计算性能。GPU 具有比传统 CPU 并行计算更高的效率和更低的...
OpenCL 对于 FPGA 开发,注入了新鲜的血液,一种面向异构系统的编程语言,将 FPGA 最为异构实现的一种可选设备。由 CPU Host 端控制整个程序的执行流程,FPGA Device 端则作为异构加速的一种方式。异构架构,有助于解放 CPU,将 CPU 不擅长的处理方式,下发到 Device 端处理。目前典型的异构 Device 有:GPU、Intel ...
其中极具代表性的部署方式之一就是使用FPGA和CPU组合构成异构计算系统,并在CPU上搭载Linux操作系统,运行AI推理引擎框架及视频图片处理等各种业务。其中,如何协调CPU和FPGA的计算关系,成为这套异构系统的关键,而这部分关键技术则是由驱动系统来完成的。 协调CPU和FPGA这对异构兄弟的计算关系,可以有许多模式,根据不同的...