GPU凭借成熟的工具链（TensorFlow/PyTorch适配）和开发者生态暂居上风，而NPU厂商正加速构建专用编译框架以降低开发难度。未来之战：存算一体与异构融合传统冯·诺依曼架构的“存储墙”问题催生颠覆性技术——存算一体。知存科技WTM2101芯片通过存储单元内直接计算，功耗低至亚毫安，可同时运行多个深度学习算法
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...
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...
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...
通信密集型任务,CPU、GPU、FPGA、ASIC 的数量级比较(以 64 字节网络数据包处理为例,数字仅为数量级的估计) 对通信密集型任务,FPGA 相比 CPU、GPU 的优势就更大了。 从吞吐量上讲,FPGA 上的收发器可以直接接上 40 Gbps 甚至 100 Gbps 的网线,以线速处理任意大小的数...
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。
A:GPU的推出就是为了接手原本由CPU负责的图形显示处理工作。因而GPU架构有其先天的计算特征,就是完全为3D图形处理而设计。 CPU指令相对复杂,它需要做好资源的调度和控制,支持操作系统的中断处理、内存管理、I/O处理等,运算过程需要大量的逻辑控制,因此内部的控制单元较多,极大挤压了计算单元数量,使计算性能受到很大限制...
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...
FPGA 的架构是无批次(Batch-less) 的,可以根据数据特点确定处理方式,不需要像 GPU 一样将输入的数据划分成 Batch,因此可以做到最低的 时延,使得 FPGA 在进行 AI 推理时具有非常大的优势。 FPGA在接口灵活性上具有无可比拟的优势,特别适合工业场景。工业实质是高度分散的小批量场景, 存在 大量的非标准的接口,...