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...
是的，可以将 FPGA 用作 GPU，但其中涉及一些重要的注意事项和挑战。要将 FPGA 用作 GPU，您需要设计和实现一个硬件架构来模拟或复制 GPU 的功能。这需要 FPGA 设计方面的丰富专业知识，以及对 GPU 架构和并行处理技术的深入了解。另外，请记住，虽然 FPGA 在特定任务上效率很高，但它们可能无法与现代 GPU 的原...
GPU 是一种专门设计用于处理图形计算的处理器，具备高度并行的计算能力。其核心架构通常包含数百到数千个小型处理单元，能够同时处理多个数据流。GPU 最初用于图形渲染，但随着计算需求的多样化，其在科学计算、深度学习等领域的应用逐渐扩展。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...
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...
自动驾驶主流架构方案对比:GPU、FPGA、ASIC-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。
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...
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。 GPU方案 GPU与CPU的架构对比 CPU遵循的是冯·诺依曼架构,其...
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据包;而 CPU 需要从网卡把数据包收上来才能处理,很多网卡是不能线速处理 64 字节的小数据包的。尽管可以通过插多块网卡来达到高性能,但 CPU 和主板支持...