使用开发板测量FPGA功耗,表明Cholesky和QRD等算法是5-6 GFLOPs/W,而FFT等简单算法则是10 GFLOPs/W。一般很难进行GPU能效测量,但是,Cholesky的GPU性能达到50 GFLOP,典型功耗是200 W,得到的结果是0.25 GFLOPs/W,单位FLOP的功率比FPGA高20倍。 对于机载或车载雷达装备,系统体积、重量和功耗(SWaP)都非常重要。在未来...
但是,许多部署深度学习模型的环境对 GPU 并不友好,比如自动驾驶汽车、工厂、机器人和许多智慧城市环境,在这些环境中硬件必须忍受热、灰尘、湿度、运动和电力限制等环境因素。 Larzul 说:“在一些关键的应用场景中,比如智慧城市的视频监控,要求硬件暴露在对 GPU 有不利影响的环境因素 (比如太阳) 下。“ GPU 受晶体...
当然,除了AlphaBlend,旋转缩放重采样,GPU Core甚至可以设计成一个微处理器的结构,这样GPU就可以支持可编...
【左图】GPU最适合尴尬地并行处理图像处理算法。视频画面流畅。【右图】CPU的串行限制导致明显的延迟和性能不佳。然而，GPU只能在特定情况下加速特定的算法。未来，通过互连的CPU和各种硬件加速器实现超优化将成为可能。FPGA将成为这个未来的重要组成部分，FPGA允许通过对硬件结构进行编程来实现极度定制化的二维计算。【左...
图7是GPU的设计结构。GPU的设计出发点在于GPU更适用于计算强度高、多并行的计算。因此,GPU把晶体管更多用于计算单元,而不像CPU用于数据Cache和流程控制器。这样的设计是因为并行计算时每个数据单元执行相同程序,不需要繁琐的流程控制而更需要高计算能力,因此也不需要大的cache容量。
虽然 FPGA 可能不如其他处理器强大，但它们通常效率更高。对于深度学习应用程序，例如处理大型数据集，GPU 受到青睐。然而，FPGA 的可重新配置内核允许进行自定义优化，可能更适合特定应用和工作负载。FPGA优势 定制：可编程性是 FPGA 设计的核心，支持微调和原型设计，在新兴的深度学习领域非常有用。低延迟：FPGA 的可...
3. GPU 和 FPGA 的互通性 3.1 可以互相替代的场景 在某些情况下，GPU 和 FPGA 可以互为替代。例如，对于特定的机器学习任务，FPGA 可以被设计为执行类似于GPU的并行计算任务，反之亦然。然而，是否选择其中一种技术，取决于具体应用的需求和约束条件。3.2 组合使用的优势 近年来，越来越多的研究开始探索将 GPU...
我们FPGA开发者,肯定要学习GPU。 一般的开发者更多是从应用角度学习使用GPU,以最大程度利用好这个平台来加快模型的训练。我想的话,他们的重点是在代码的优化、算法的优化上面。 而我们FPGA开发者或者芯片设计行业设计工程师的角度肯定又不同。 笔者正在从事AI算力芯片的一部分IP设计,其中GPU和FPGA都是笔者需要学习和深...
FPGA与GPU在神经网络构建中的对比研究-嵌入式工程师常见的情况是在硬件加速器(如FPGA)和主机CPU之间建立通信。这项工作因其繁琐和容易出错而臭名昭著。
因此,GPU和FPGA都是作为CPU的任务卸载单元,在并行计算的效率都高于CPU。在数据中心高性能计算的场景中,GPU和FPGA往往以分立的加速卡形式存在,即CPU将部分密集计算的任务“卸载”到GPU或者FPGA,这些“器件”通过PCIe和CPU互联,以完成高并行的计算加速。 图6:将CPU的核心简化以加快执行速度,是GPU设计的思想 ...