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...
如果用GPU速度要快得多,毕竟GPU专为图像处理并行计算设计,但是GPU功耗过大,汽车的电池无法长时间支撑正常使用,而且GPU价格相对较高,用于自动驾驶量产的话普通消费者也用不起。另外,GPU因为不是专门针对AI算法开发的ASIC,执行AI计算的速度优势还没到极限,还有提升空间。 在智能驾驶这样的领域,环境感知、物体识别等深度...
英特尔的Stratix 10 NX FPGA通过集成神经处理单元(NPU)显著提升了AI性能,与英伟达的GPU相比具有更高的性能。 GPU市场继续占大头,FPGA全速追赶 GPU作为AI服务器的核心增量,占据了AI芯片市场的大部分份额,预计到2025年仍将占据80%以上。 中国GPU市场规模在2022年达到83.6亿美元,预计2023年将达到111亿美元。 2022年至2...
前几年，在赛灵思（Xilinx）没被收购、Altera没有独立那个年代，FPGA厂商的产品PPT中，绝对会有不会缺乏与GPU的对比。尤其在跑AI方面，无论是在性能上，还是功耗上，都比GPU强，同时还具备更强的灵活性。反观最近一段时间，AI和大语言模型（LLM）的热潮不仅没有熄火，反而越来越热。最近一段时间，FPGA厂商也在“...
早年,英特尔就曾将FPGA与GPU对比。2020年,英特尔推出首款AI优化的FPGA — 英特尔Stratix 10 NX FPGA,英特尔在里面塞了一种名为神经处理单元(NPU)的 AI 软处理器,实际测试下来,所实现的平均性能比NVIDIA T4 GPU和NVIDIA V100 GPU分别高24倍和12倍。 可以说,FPGA最大的优势,就是灵活性,其中塞点NPU这样的外挂,...
1.大型科技公司投资数十亿美元用于AI芯片开发,如Microsoft和Meta采用英特尔FPGA加速硬件基础设施。 2.Nvidia发布GA100GPU,具有更多内核和更好的矩阵乘法单元,适用于深度学习。 3.然而,Google TPU在硬件设计方面具有灵活性,通过指令调度、优化和资源分配等工作转移到CPU和编译器中的runtime库。
运行AI 应用程序的两个主要硬件选择是 FPGA 和 GPU。尽管 GPU 可以处理 AI 和深度学习所需的海量数据,但它们在能效、热问题、耐用性以及使用新 AI 算法更新应用程序的能力方面存在局限性。FPGA 为神经网络和 ML 应用程序提供了显着优势。这些包括易于 AI 算法更新、可用性、耐用性和能源效率。
主流AI算力芯片：特点和功能如今，主流的AI算力芯片主要分为CPU、GPU和ASIC三大类，每种芯片都有其独特的计算特点和功能。1. CPU：传统通用计算之王CPU，即中央处理器，是计算机的心脏。它按照冯·诺依曼架构运行，包含运算器、控制器、存储器等主要部分。数据在存储器中存储，控制器从存储器中获取数据并交给运算器...
CPU、GPU、FPGA、ASIC等AI芯片特性及对比 CPU CPU（Central Processing Unit，中央处理器）：一种通用处理器，主要用于计算机的通用处理，如文本处理、图形处理、多媒体处理等。CPU一般采用串行方式处理指令，适合于顺序执行的任务，但处理大规模并行计算时效率不高。GPU GPU（Graphics Processing Unit，图形处理器）：一...
本文介绍了ASIC和FPGA这两种计算芯片,并对它们的优缺点进行了比较。同时讨论了GPU在AI计算中的应用,并解释了为什么GPU在AI训练方面更适合,而FPGA和ASIC在一些特定场景下更具优势。ASIC是一种专用于特定任务的芯片,具有极强的定制能力和性能优势。FPGA是一种可重构的芯片