这是因为GPU是并行编程模型，和CPU的串行编程模型完全不同。由于图形渲染任务具有高度的并行性，因此GPU可以仅通过增加并行处理单元和存储器控制单元，便可有效的提高处理能力和存储器带宽。GPU和CPU的关系就如同很多小学生和一个大学教授，虽然大学教授学识更加渊博，可以处理一些比较繁杂的计算问题，但是当需要处理很多的...
有限的内核数量降低了 CPU 处理器并行处理正确运行 AI 算法所需的大量数据的效率。 FPGA 和 GPU 的架构设计具有快速同时处理多个任务所需的密集并行处理能力。 FPGA 和 GPU 处理器执行 AI 算法的速度比 CPU 快得多。这意味着人工智能应用程序或神经网络在 FPGA 或 GPU 上的学习和反应速度比 CPU 快几倍。CPU ...
例如, 深鉴科技利用 FPGA 做出了 ESE 的模型并在不同的处理器 (CPU/GPU/FPGA) 上运行, 发现 FPGA 上训练时长最短, 能耗最小。在能耗上, CPU Dense 耗能 11W、CPU Sparse 耗能 38W、GPU Dense 耗能 202W,这是耗能最大的一种情况、 GPU Spare 耗能 136W,相比之下 FPGA 仅需41W;在训练时延 上, ...
而在这片浩瀚的计算海洋中,CPU、GPU、ASIC与FPGA作为四大核心力量,各自扮演着不可替代的角色。 CPU CPU(中央处理器,Central Processing Unit),大家肯定已经很熟悉了,作为计算机的运算和控制核心,是信息处理、程序运行的最终执行单元。 CPU是冯·诺依曼架构下的处理器,在该...
2.相比CPU，FPGA的并行性和灵活性更高，能提供确定性的时延 处理器负责对外界输入的数据进行处理，CPU、GPU、FPGA等处理器的区别在于处理流程，CPU 的处理 流程使其擅长串行计算，以复杂的控制为特征，GPU 和 FPGA 的则更擅长大规模的并行计算：CPU是冯诺依曼架构下的处理器，遵循“Fetch (取指) -Decode (译码)...
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...
相比于CPU和GPU,FPGA的能耗优势主要有两个原因:1)相比于CPU、GPU,FPGA架构有一定的优化,CPU、GPU需要频繁的访问DRAM,而这个能量消耗较大,FPGA可以减少这方面的能耗。2)FPGA的主频低,CPU和GPU的主频一般在1-3GHz之间,而FPGA的主频一般在500MHz一下。因此,FPGA的能耗要低于CPU、GPU。
2.相比CPU,FPGA的并行性和灵活性更高,能提供确定性的时延 处理器负责对外界输入的数据进行处理,CPU、GPU、FPGA等处理器的区别在于处理流程,CPU的处理流程使其擅长串行计算,以复杂的控制为特征,GPU和FPGA的则更擅长大规模的并行计算: CPU是冯诺依曼架构下的处理器,遵循“Fetch (取指)-Decode (译码)-Execute (执...