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 ...
在平均性能方面,GPU逊于FPGA,FPGA可以根据特定的应用去编程硬件,例如如果应用里面的加法运算非常多就可以把大量的逻辑资源去实现加法器,而GPU一旦设计完就不能改动了,所以不能根据应用去调整硬件资源。 目前机器学习大多使用SIMD架构,即只需一条指令可以平行处理大量数据,因此用GPU很适合。但是有些应用是MISD,即单一数...
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...
GPU架构的特点及其与CPU的差异GPU架构完全为3D图形处理而设计,具有大量的计算单元和较少的控制单元,而CPU则具有较少的计算单元和较多的控制单元。 GPU靠规模致胜,而CPU则靠计算能力和指令集来应对复杂的计算需求。GPU在AI计算领域的重要性GPU在AI计算领域具有独特的优势,是支撑AI大模型训练和推理的重要硬件基础。G...
三、数据的推断:FPGA VS ASIC 虽然“CPU+GPU”或者“MIC”的计算模型被广泛的应用于各种深度学习中去。其实CPU与GPU都是利用现有的成熟技术去提供了一种通用级的解决方法来满足深度学习的要求,尽管如Intel 与NVIDIA不断推出了如“KNL”和“Pascal”系列加速芯片来助阵深度学习,但这仅仅是大公司对于深度学习的一种妥...
通信密集型任务,CPU、GPU、FPGA、ASIC 的数量级比较(以 64 字节网络数据包处理为例,数字仅为数量级的估计) 对通信密集型任务,FPGA 相比 CPU、GPU 的优势就更大了。 从吞吐量上讲,FPGA 上的收发器可以直接接上 40 Gbps 甚至 100 Gbps 的网线,以线速处理任意大小的数据...
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)...
GPU是由大规模并行,更小,更专业的内核构成的处理器,而这些处理器通常比高性能CPU中的内核更强大。GPU体系结构针对所有内核的总吞吐量进行了优化,从而不再强调各个线程的延迟和性能。GPU体系结构有效地处理矢量数据(数字数组),通常称为矢量体系结构。GPU专用于计算的硅空间更多,而用于缓存和控制的硅空间则更少。结果...
FPGA与主流芯片(CPU、GPU、ASIC)的对比-大量的数据要经过更多的测试,然后被送到掩膜车间和制造实际集成电路的工厂。这个过程可以制造出相当接近底层芯片工艺的潜在最大密度、速度和能效的集成电路。
计算密集型任务,CPU、GPU、FPGA、ASIC 的数量级比较(以 16 位整数乘法为例,数字仅为数量级的估计 ASIC 专用芯片在吞吐量、延迟和功耗三方面都无可指摘,但微软并没有采用,出于两个原因: 数据中心的计算任务是灵活多变的,而 ASIC 研发成本高、周期长。好不容易大规模部署了一批某种神经网络的加速卡,结果另一种...