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仅仅100Mhz的FPGA-GPU可以实现接近于50Mpps的渲染速度,这个速度是一个工作频率1Ghz的ARM核CPU软渲染速度...
FPGA vs. CPU&GPU 医疗设备中使用CPU或者GPU产品的方案也屡见不见,为何FPGA拥有如此卓著效果,甚至有着替代CPU和GPU的“魔力”?实际上,CPU和GPU都属于冯诺依曼结构,FPGA能够突破结构上的限制因此拥有极强的能效。 具体来说,CPU和GPU需要使用SIMD(单指令流多数据流)来执行存储器、译码器、运算器、分支跳转处理逻辑...
例如,百度在HotChips上发布的paper显示,GPU的平均性能相比FPGA在矩阵运算等标准batch data SIMD bench上远好于FPGA;但是在处理服务器端的少量多次处理请求(即频繁请求但每次请求的数据量和计算量都不大)的场合下,平均性能会比GPU更好。 Baidu的研究显示,对于矩阵运算bench GPU远好于FPGA,但是当处理小计算量大批次的...
2 GPU和FPGA在不同应用场景下的优劣势 确实,在许多情况下,GPU可以为一些应用程序提供更好的性能。对于数十亿美元的深度学习市场而言,GPU在训练方面可以提供无与伦比的性能,每个DL模型(深度学习模型)只需进行一次训练,需要几天或者几周。在DL推理(即图像分类)的情况下,GPU也提供了高性能(即以每秒帧数为单位衡量的...
硬件:与高端GPU相比,FPGA具有卓越的能源效率(性能/瓦特),但还有不被熟知的高峰值浮点性能。FPGA技术正在迅速发展。即将推出的英特尔Stratix 10 FPGA提供超过5,000个硬件浮点单元(DSP),超过28MB的片上RAM(M20K),与高带宽内存等特性。 基于14nm工艺的英特尔Stratix 10在FP32吞吐量方面达到峰值9.2TFLOP/s。相比之下,...
①性能与功耗对比:在AI领域,FPGA和GPU的性能和功耗是衡量性价比的关键指标。 根据Achronix的基准测试结果,其Speedster7t FPGA在运行Llama2 70B模型时,每token的成本比GPU解决方案低200%,同时在功耗上也显示出200%的提高。 这表明FPGA在特定场景下,如LLM的推理任务,可能提供更高的性价比。
使用经过精简或紧凑的数据类型vs标准的32位浮点数据(FP32)时,接受测试的英特尔Stratix10 FPGA其性能胜过GPU。除了性能外,FPGA还很强大,就是由于它们具有适应性,很容易实现变化的部分,只需要重复使用现有的芯片,让团队在短短6个月内就可以完成从提出想法到构建原型的过程,而不是花18个月构建专用集成电路(ASIC)。”...
当使用剪枝过的或紧密的数据类型 VS 全 32 位浮点数（FP32）时，被测试的英特尔 Stratix 10 的表现胜过了 GPU。除了性能之外，FPGA 同样很强大，因为其适应性强，并且可通过复用一个现存的芯片而容易地实现变化——一块芯片就可帮助一个团队在 6 个月内把一个想法做成原型，而打造一个 ASIC 则需要 18 个月...
深度学习:FPGAVSGPU 概要:在最近的现场可编程门阵列国际研讨会(ISFPGA)上,来自英特尔加速器架构实验室(AAL)的埃里科·努维塔蒂(Eriko Nurvitadhi)博士介绍了一篇研究论文,题为《FPGA 在加速下一代深度学习方面能击败GPU吗?》 来源:头条云 FPGA 在加速下一代深度学习方面能击败GPU吗? 许多图像、视频和语音来自社交...