这就不得不提到FPGA(现场可编程门阵列,Field Programmable Gate Array),顾名思义,FPGA 是一种可编程集成电路,可由用户配置以执行特定任务。 相对于CPU和GPU的冯·诺依曼结构,FPGA采用无指令、无需共享内存设计,每个逻辑单元的功能在重编程时就已经确定,使得FPGA的能效要比...
这就不得不提到FPGA(现场可编程门阵列,Field Programmable Gate Array),顾名思义,FPGA 是一种可编程集成电路,可由用户配置以执行特定任务。 相对于CPU和GPU的冯诺依曼结构,FPGA采用无指令、无需共享内存设计,每个逻辑单元的功能在重编程时就已经确定,使得FPGA的能效要比CPU和GPU高。 那么相对于ASIC,FPGA的性能如何...
📊 性能:性能介于GPU与ASIC之间,某些任务上比GPU更高效。 🧩 开发复杂性:开发比GPU复杂,需要编写硬件描述代码。 🏆 代表产品:Xilinx和Intel(Altera)的产品,是嵌入式系统和加密算法的优选。过去十年,Nvidia的GPU技术飞跃,能效比年年攀升,"黄氏定律"不是吹的!从P100到B100,8年时间,能耗每年降40%。Open AI训...
区别:ASIC对于特定任务非常高效,但不能像CPU和GPU那样用于通用计算。ASIC的计算能力消耗较少的功耗、体积较小,且易于安装。 FPGA(现场可编程门阵列) FPGA也是一种基于硅的半导体,但其架构与其他处理器不同,依靠一组可配置的逻辑块(CLB)通过可编程互连,FPGA可以重新编程以执行多个任务,使同一硬件可以在不同的项目中...
想要从原始输入直接跨越到高层特征,无疑是困难的。而整个识别过程,所需要的数据量和运算量是十分巨大的。 深度学习之所以能够在今天得到重要的突破,原因在于: 1、海量的数据训练 2、高性能的计算能力(CPU,GPU,FPGA,ASIC),两者缺一不可。 2、算力 衡量芯片计算性能的重要指...
04.FPGA ASIC芯片一经设计就不能更改,那么当用户有其他需求时该怎么办? 这就不得不提到FPGA(现场可编程门阵列,Field ProgrammableGate Array),顾名思义,FPGA 是一种可编程集成电路,可由用户配置以执行特定任务。 相对于CPU和GPU的冯诺依曼结构,FPGA采用无指令、无需共享内存设计,每个逻辑单元的功能在重编程时就已...
功耗:一般来说,ASIC的功耗最低,其次是FPGA,再次是CPU,而GPU由于其并行处理能力强大,功耗也相对较高。 灵活性:CPU和GPU的编程灵活性最高,能够适应广泛的计算任务;FPGA次之,可以通过重新编程来改变其逻辑功能;ASIC的灵活性最低,一旦制造完成,其功能就固定不变。
计算能力:CPU适合执行复杂的控制逻辑和串行计算任务;GPU擅长处理大规模并行计算任务;ASIC和FPGA则针对特定任务进行了优化,能够提供极高的计算效率。 功耗:一般来说,ASIC的功耗最低,其次是FPGA,再次是CPU,而GPU由于其并行处理能力强大,功耗也相对较高。 灵活性:CPU和GPU的编程灵活性最高,能够适应广泛的计算任务;FPGA...
04.FPGA ASIC芯片一经设计就不能更改,那么当用户有其他需求时该怎么办? 这就不得不提到FPGA(现场可编程门阵列,Field Programmable Gate Array),顾名思义,FPGA 是一种可编程集成电路,可由用户配置以执行特定任务。 相对于CPU和GPU的冯诺依曼结构,FPGA采用无指令、无需共享内存设计,每个逻辑单元的功能在重编程时就...
想要从原始输入直接跨越到高层特征,无疑是困难的。而整个识别过程,所需要的数据量和运算量是十分巨大的。 深度学习之所以能够在今天得到重要的突破,原因在于: 1、海量的数据训练 2、高性能的计算能力(CPU,GPU,FPGA,ASIC),两者缺一不可。 2、算力 衡量芯片计算性能的重要指标称为算力。通常而言,将每秒所执行的浮点...