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電子發(fā)燒友網(wǎng)>可編程邏輯>FPGA/ASIC技術(shù)>FPGA的定義以及和GPU的類比

FPGA的定義以及和GPU的類比

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2023-02-14 11:03:562495

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2017-04-27 14:10:12

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類比延遲的資料分享

描述類比延遲
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解析GPU與CPU設(shè)計(jì)目的區(qū)別以及使用GPU的兩種方式

GPU 是并行編程模型,和CPU的串行編程模型完全不同,導(dǎo)致很多CPU 上優(yōu)秀的算法都無法直接映射到GPU 上,并且GPU的結(jié)構(gòu)相當(dāng)于共享存儲(chǔ)式多處理結(jié)構(gòu),因此在GPU上設(shè)計(jì)的并行程序與CPU 上的串行程序具有很大的差異。
2018-02-02 16:38:286556

FPGA比CPU和GPU快的原因

CPU和GPU都屬于馮·諾依曼結(jié)構(gòu),指令譯碼執(zhí)行,共享內(nèi)存。FPGA之所以比CPU、GPU更快,本質(zhì)上是因?yàn)槠錈o指令,無共享內(nèi)存的體系結(jié)構(gòu)所決定的。
2018-04-02 17:52:3195602

什么是ASIC芯片?與CPU、GPU、FPGA相比如何?

不過在聯(lián)發(fā)科副總經(jīng)理暨智能設(shè)備事業(yè)群總經(jīng)理游人杰看來,雖然CPU、GPU等通用型芯片以及FPGA可以適應(yīng)相對(duì)更多種的算法,但是特定算法下ASIC的性能和效能要更高。另外,雖然FPGA的便定制特性比ASIC芯片更加靈活,但部署FPGA所付出的成本也要比ASIC更高。
2018-05-04 15:39:03251868

為什么使用FPGA?FPGA為什么比GPU的延遲低這么多?

基本相當(dāng),而比 GPU 低一個(gè)數(shù)量級(jí)。我們即將用上的下一代 FPGA,Stratix 10,將配備更多的乘法器和硬件浮點(diǎn)運(yùn)算部件,從而理論上可達(dá)到與現(xiàn)在的頂級(jí) GPU 計(jì)算卡旗鼓相當(dāng)?shù)挠?jì)算能力。
2018-06-25 16:02:4517458

使用云監(jiān)控實(shí)現(xiàn)GPU云服務(wù)器的GPU監(jiān)控和報(bào)警(上) - 自定義監(jiān)控

摘要:?本文將介紹如何利用阿里云云監(jiān)控服務(wù)提供的自定義監(jiān)控實(shí)現(xiàn)GPU云服務(wù)器的GPU監(jiān)控和報(bào)警的可視化,從而達(dá)到對(duì)GPU使用情況實(shí)時(shí)掌握的目的。1 背景NVIDIA提供了nvidia-smi命令工具
2018-07-23 16:49:55293

介紹GPUFPGA的幾個(gè)方面和看法

除了芯片性能外,GPU相對(duì)于FPGA還有一個(gè)優(yōu)勢(shì)就是內(nèi)存接口。GPU的內(nèi)存接口(傳統(tǒng)的GDDR,最近更是用上了HBM和HBM2)的帶寬遠(yuǎn)好于FPGA的傳統(tǒng)DDR接口,而眾所周知服務(wù)器端機(jī)器學(xué)習(xí)算法需要頻繁訪問內(nèi)存。
2018-09-15 09:15:00838

相較于GPU只能處理運(yùn)算 FPGA能更快速的處理所有與AI相關(guān)資訊

NVIDIA 雖憑借通用GPU(GPGPU)登上人工智慧(AI)芯片一哥位置,但競(jìng)爭對(duì)手早已在一旁虎視眈眈。美國低功耗現(xiàn)場(chǎng)可程式邏輯閘陣列(FPGA)制造商Xilinx 表示,伙伴廠商利用FPGA
2019-01-18 14:14:42499

淺析GPU、FPGA、ASIC三種主流AI芯片的區(qū)別

當(dāng)前主流的AI芯片主要分為三類,GPUFPGA、ASIC。其中GPU、FPGA均是前期較為成熟的芯片架構(gòu),屬于通用型芯片。ASIC屬于為AI特定場(chǎng)景定制的芯片。
2019-03-07 14:39:2129058

GPUFPGA以及ASIC芯片將三分天下

近十年來,計(jì)算行業(yè)經(jīng)歷了從32bit、“x86-64”、多核心、通用GPGPU以及2010年“CPU—GPU”異構(gòu)計(jì)算的變遷。
2019-06-26 14:44:542573

智慧云中的FPGA以及FPGA的內(nèi)部結(jié)構(gòu)

FPGA全稱是“可編輯門陣列”(Field Programmable Gate Array),其基本原理是在芯片內(nèi)集成大量的數(shù)字電路基本門電路,存儲(chǔ)器以及互連線資源,而用戶可以通過對(duì)FPGA進(jìn)行“編程”(燒寫配置文件)來定義這些門電路的功能以及模塊之間的連線。
2019-06-26 17:52:36968

FPGA定義以及GPU類比

FPGA 是一堆晶體管,你可以把它們連接(wire up)起來做出任何你想要的電路。它就像一個(gè)納米級(jí)面包板。使用 FPGA 就像芯片流片,但是你只需要買這一張芯片就可以搭建不一樣的設(shè)計(jì),作為交換,你需要付出一些效率上的代價(jià)。
2019-07-30 17:42:211111

芯片領(lǐng)域兩大主角 FPGAGPU

電子元器件大家接觸的會(huì)比較多,這一塊民用、軍用的技術(shù)基本都是通用的,但在芯片這個(gè)領(lǐng)域有兩種比較獨(dú)特的芯片,一種叫FPGA,就是我剛才講的那種,還有一個(gè)叫GPU
2019-08-13 14:41:241084

AI的三種專用芯片 GPUFPGA以及ASIC

人工智能的三大支撐是硬件、算法和數(shù)據(jù),其中硬件指的是運(yùn)行 AI 算法的芯片與相對(duì)應(yīng)的計(jì)算平臺(tái)。在硬件方面,目前主要是使用 GPU 并行計(jì)算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),同時(shí),還有 FPGA 和 ASIC 也具有未來異軍突起的潛能。
2019-08-21 17:48:555236

萬能的FPGA真的能取代CPU和GPU

FPGA相對(duì)于CPU和GPU,在進(jìn)行感知處理等簡單重復(fù)的任務(wù)的時(shí)候的優(yōu)勢(shì)很明顯,按照現(xiàn)在的趨勢(shì)發(fā)展下去,FPGA或許會(huì)在未來取代機(jī)器人開發(fā)中GPU的工作。
2019-09-06 17:48:102115

FPGA相比GPU和CPU有什么行業(yè)競(jìng)爭優(yōu)勢(shì)

與其他計(jì)算載體如CPU與GPU相比,FPGA具有高性能、低能耗以及可硬件編程的特點(diǎn)。圖1介紹了FPGA的硬件架構(gòu),每個(gè)FPGA主要由叁個(gè)部分組成:輸入輸出邏輯,主要用于FPGA與外部其他部件,比如傳感器的通信。
2019-10-21 14:56:172476

FPGA有什么優(yōu)勢(shì),可以讓FPGA替代GPU

目前,在AI計(jì)算平臺(tái)使用最廣泛的兩種加速部件是GPUFPGAGPU可適用于具備計(jì)算密集、高并行、SIMD(SingleInstructionMultipleData,單指令多數(shù)據(jù)流)應(yīng)用等特點(diǎn)
2019-11-01 15:07:072656

FPGA的開發(fā)流程以及它的適用場(chǎng)景

FPGA的設(shè)計(jì)流程就是利用EDA開發(fā)軟件和編程工具對(duì)FPGA芯片進(jìn)行開發(fā)的過程。FPGA的開發(fā)流程包括功能定義/器件選型、設(shè)計(jì)輸入、功能仿真、邏輯綜合、布局布線與實(shí)現(xiàn)、編程調(diào)試等主要步驟。
2019-11-20 15:06:281545

FPGAGPU類比一下就明白了

電路模擬是 FPGA 的經(jīng)典主流用例,這也是 FPGA 最早出現(xiàn)的原因。FPGA 的關(guān)鍵在于硬件設(shè)計(jì)是用 HDL 形式編碼的,而且買一些便宜的硬件就可以得到和 ASIC 相同的效果。當(dāng)然,你不可能在 FPGA 和真正的芯片上使用完全相同的 Verilog 代碼,但至少它們的抽象范圍是一樣的。
2019-12-03 15:28:453406

FPGA相對(duì)于CPU和GPU而言有著比較明顯的優(yōu)勢(shì)

FPGA相對(duì)于CPU和GPU,在進(jìn)行感知處理等簡單重復(fù)的任務(wù)的時(shí)候的優(yōu)勢(shì)很明顯,按照現(xiàn)在的趨勢(shì)發(fā)展下去,FPGA或許會(huì)在未來取代機(jī)器人開發(fā)中GPU的工作。
2019-12-20 14:39:312425

NVIDIA總監(jiān):GPU在可編程比FPGA有優(yōu)勢(shì)

上周,在GTC19大會(huì)期間,NVIDIA加速計(jì)算產(chǎn)品管理總監(jiān)Paresh Kharya對(duì)關(guān)于GPU相比FPGA的優(yōu)勢(shì)的問題時(shí)回答表示,GPU在可編程上具備明顯優(yōu)勢(shì),整個(gè)開發(fā)時(shí)間更短。
2019-12-27 14:47:332760

FPGAGPU之間的類比

,你需要付出一些效率上的代價(jià)。 從字面上講這種說法并不對(duì),因?yàn)槟悴⒉恍枰剡B(rewire)FPGA,它實(shí)際上是一個(gè)通過路由網(wǎng)絡(luò)(routing network)連接的查找表 2D 網(wǎng)格,以及一些算術(shù)單元和內(nèi)存。FPGA 可以模擬任意電路,但它們實(shí)際上只是在模仿,就像軟件電路仿真器模擬
2020-10-30 12:42:55140

Xilinx 7系列FPGA管腳是如何定義的?

引言: 我們?cè)谶M(jìn)行FPGA原理圖和PCB設(shè)計(jì)時(shí),都會(huì)涉及到FPGA芯片管腳定義和封裝相關(guān)信息,本文就Xilinx 7系列FPGA給出相關(guān)參考,給FPGA硬件開發(fā)人員提供使用。通過本文,可以了解到:
2021-05-01 09:47:0010367

Xilinx 7系列FPGA管腳是如何定義與Pinout文件下載

我們?cè)谶M(jìn)行FPGA原理圖和PCB設(shè)計(jì)時(shí),都會(huì)涉及到FPGA芯片管腳定義和封裝相關(guān)信息,本文就Xilinx 7系列FPGA給出相關(guān)參考,給FPGA硬件開發(fā)人員提供使用。
2021-04-27 10:45:295650

FPGAGPU架構(gòu)的背景

FPGA 可提供一種不同的 AI 優(yōu)化的硬件方法。與 GPU 不同,FPGA 提供獨(dú)特的精細(xì)化空間可重構(gòu)性。這意味著我們可以配置 FPGA 資源,以極為準(zhǔn)確的順序執(zhí)行精確的數(shù)學(xué)函數(shù),從而實(shí)施所需的操作。
2022-06-13 09:58:351060

頂級(jí)FPGAGPU的PK

首先,文章使用GPU最擅長處理的工作負(fù)載:通用矩陣乘(GEMM)來跑GPU的benchmark(什么是GEMM請(qǐng)移步https://spatial-lang.org/gemm),為了測(cè)量最佳的GPU
2022-08-16 09:22:092278

PCB類比延遲項(xiàng)目分享

電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《PCB類比延遲項(xiàng)目分享.zip》資料免費(fèi)下載
2022-08-17 10:40:192

FPGAGPU的特點(diǎn)及如何堆疊幫助系統(tǒng)集成商

  當(dāng)今的嵌入式系統(tǒng)設(shè)計(jì)人員有各種各樣的處理器類型可供選擇,與更熟悉的CPU(中央處理器)相比,FPGA(現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列)和GPU(圖形處理單元)增加了自己的各種優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)。了解這些特性以及
2022-11-15 15:51:33767

FPGA與CPU、GPU、ASIC的區(qū)別,FPGA在云計(jì)算中的應(yīng)用方案

陌生,它一直都被廣泛使用。但是,大部分人 還不是太了解它,對(duì)它有很多疑問——FPGA到底是什么?為什么要使用它?相比 CPU、GPU、ASIC(專用芯片),FPGA有什么特點(diǎn)?…… 今天,帶著這一系列的問題,我們一起來——揭秘FPGA。 一、為什么使用 FPGA? 眾所周知,
2022-11-22 14:35:101087

未來的高性能FPGA是否會(huì)優(yōu)于GPU?

DNN算法效率較之傳統(tǒng)的密集FP32 DNN有巨大改進(jìn),但是它們引入了GPU難以處理的不規(guī)則并行度和定制數(shù)據(jù)類型。相比之下,FPGA正是設(shè)計(jì)用于在運(yùn)行不規(guī)則并行度和自定義數(shù)據(jù)類型時(shí)實(shí)現(xiàn)極端的可定制
2023-03-11 13:05:06403

自動(dòng)駕駛主流芯片:GPUFPGA、ASIC

當(dāng)前主流的AI芯片主要分為三類,GPU、FPGA、ASIC。GPU、FPGA均是前期較為成熟的芯片架構(gòu),屬于通用型芯片。ASIC屬于為AI特定場(chǎng)景定制的芯片。行業(yè)內(nèi)已經(jīng)確認(rèn)CPU不適用于AI計(jì)算,但是在AI應(yīng)用領(lǐng)域也是必不可少。
2023-03-17 11:05:301515

新型 GPU 云桌面的準(zhǔn)確定義

? ? 本文來自“ 新型GPU云桌面發(fā)展白皮書(2023) ”,“ GPU原理及在云桌面中的應(yīng)用 ”。給出了新型 GPU 云桌面的準(zhǔn)確定義,深入分析了其相較傳統(tǒng)云桌面的核心價(jià)值,同時(shí)描繪了產(chǎn)業(yè)生態(tài)
2023-06-29 09:57:511269

GPUFPGA的工作原理及其區(qū)別

  GPUFPGA都是現(xiàn)代計(jì)算機(jī)技術(shù)中的高性能計(jì)算設(shè)備,具有不同的特點(diǎn)和應(yīng)用場(chǎng)景。本文將詳細(xì)介紹GPUFPGA的工作原理及其區(qū)別。
2023-08-06 16:50:491348

FPGAGPU的區(qū)別

FPGA(現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列)和GPU(圖形處理器)是兩種常見的硬件加速器,用于提高計(jì)算和處理速度。盡管它們?cè)诤芏喾矫娑加兄丿B,但在架構(gòu)、設(shè)計(jì)和應(yīng)用上存在許多區(qū)別。在本文中,我們將詳細(xì)探討FPGA
2023-12-25 15:28:00715

FPGA、ASIC、GPU誰是最合適的AI芯片?

CPU、GPU遵循的是馮·諾依曼體系結(jié)構(gòu),指令要經(jīng)過存儲(chǔ)、譯碼、執(zhí)行等步驟,共享內(nèi)存在使用時(shí),要經(jīng)歷仲裁和緩存。 而FPGA和ASIC并不是馮·諾依曼架構(gòu)(是哈佛架構(gòu))。以FPGA為例,它本質(zhì)上是無指令、無需共享內(nèi)存的體系結(jié)構(gòu)。
2024-01-06 11:20:07452

fpga仿真器接口定義

FPGA(Field-Programmable Gate Array,現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列)仿真器接口的定義主要依賴于仿真器的具體設(shè)計(jì)和所支持的通信協(xié)議。在FPGA的設(shè)計(jì)和仿真過程中,接口的定義對(duì)于實(shí)現(xiàn)與仿真器、計(jì)算機(jī)或其他設(shè)備的通信至關(guān)重要。
2024-03-15 14:01:4677

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