FPGA 在延迟和功耗方面通常比 GPU 更出色，尤其是在针对某些任务进行微调时。开发人员可以实现针对特定任务定制的硬件加速器，而这些任务可能不适合 GPU 的固定架构。这使得 FPGA 能够提供高度的灵活性，以微调硬件设计以最大限度地提高效率。当然，图形处理方面需要注意的是，高性能专用 GPU 将具有更好的性能和功耗。
灵活性：FPGA 的灵活性使其能够适应不同应用需求，用户可以在硬件级别实现个性化的优化。而 GPU 通常更适用于通用计算任务，尽管其可编程性相对较强，但在特定领域的灵活性上不及 FPGA。适用场景：GPU 更适合用于图形处理、科学计算、深度学习等需要大量浮点运算的场景，而 FPGA 则在实时信号处理、加密、通信等对延迟...
本文将深入剖析五类主要计算加速器——GPU、FPGA、ASIC、TPU和NPU,从技术架构、性能特点、应用领域到产业生态进行系统化比较,并分析在不同应用场景下各类加速器的适用性。 硬件加速器的基本原理与关键指标硬件加速器是专门设计用于从通用CPU卸载...
FPGA 是可编程硅芯片，可以配置（和重新配置）以适应多种应用。与专为特定目的而设计的专用集成电路 (ASIC) 不同，FPGA 以其高效的灵活性而闻名，特别是在定制、低延迟应用中。在深度学习用例中，FPGA 因其多功能性、功效和适应性而受到重视。虽然通用 GPU 无法重新编程，但 FPGA 的可重新配置性允许特定应用程序...
FPGA 在航空航天和国防系统中非常有用和有益,它们使用定制硬件加速器进行图像和信号处理、加密和传感器数据处理。 常见用例:GPU 除了游戏和渲染任务之外,以下还有其他典型的 GPU 用例: 1、机器学习和深度学习 人工智能的普及很大程度上归功于 GPU 的卓越处理能力...
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...
FPGA 在航空航天和国防系统中非常有用和有益,它们使用定制硬件加速器进行图像和信号处理、加密和传感器数据处理。 常见用例:GPU除了游戏和渲染任务之外,以下还有其他典型的 GPU 用例: 1、机器学习和深度学习 人工智能的普及很大程度上归功于 GPU 的卓越处理能力。训练深度神经网络涉及大量矩阵乘法和激活,而 GPU 可以非...
GPU（Graphics Processing Unit，图形处理器）：一种专用处理器，主要用于图形、影像、视频等计算密集型应用。GPU采用并行处理方式，可以同时处理多个指令，适合于并行计算，其算力比CPU高，但功耗也较高。FPGA FPGA（Field-Programmable Gate Array，现场可编程门阵列）：一种可编程逻辑器件，可以按照用户需求进行编程，...
未来Intel 推出通过 QPI 连接的 Xeon + FPGA 之后,CPU 和 FPGA 之间的延迟更可以降到 100 纳秒以下,跟访问主存没什么区别了。 FPGA 为什么比 GPU 的延迟低这么多? 这本质上是体系结构的区别。 FPGA 同时拥有流水线并行和数据并行,而 GPU 几乎只有数据并行(流水线深度受限)。
而GPU部分则是由verilog编写的图形加速程序,我们也叫它PL端(Programmable Logic),也就是FPGA部分....