部分引用，部分原创。ASIC原本就是专门为某一项功能开发的专用集成芯片，比如交换机大量使用，比如通信公司的波分复用WDM的光网络OTN平台中，大量使用了ASIC，传输速率达到了400G。 FPGA基本就是高端的CPLD，两者非常接近。这种器件是用逻辑门来表述性能的。本身他就是一堆的逻辑门，通过硬件描述语言，比如verilogHDL把它转成电路连接，从最基本的逻辑门层面上连接成电路（参见数字电路书
之前一直不能很好区别GPU和FPGA的特点，今天小结一下。GPU优势1.从峰值性能来说，GPU（10Tflops)远远高于FPGA(<1TFlops); 2.GPU相对于FPGA还有一个优势就是内存接口, GPU的内存接口（传统的GDDR5，最近更是用上了HBM和HBM2）的带宽远好于FPGA的传统DDR接口（大约带宽高4-5倍）; 3.功耗方面，虽然GPU的功耗远大于FPGA的功耗，但是如
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2023-08-31 16:55:55
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GPU的功耗远远超过CPUCache, local memory： CPU > GPU Threads(线程数): GPU > CPURegisters: GPU > CPU 多寄存器可以支持非常多的Thread,thread需要用到register,thread数目大，register也必须得跟着很大才行。SIMD Unit(单指令多数据流,以同步方式，在同一时间内
一直以来，FPGA的主要应用领域是电子工程。但当英特尔完成对 Altera（Altera 是最大的现场可编程门阵列制造商之一）的收购时，情况发生了一些细微改变。英特尔对 FPGA 所蕴藏的潜力有着强烈的嗅觉和敏锐的洞察力，收购完成后，即刻开始帮助微软公司建立数据中心并利用云服务给亚马逊提供相关帮助。但关于 FPGA 到底是什么，许多矿工可能仍然心存疑问。FPGA 有何优势？FPGA 有何劣势？FP
计算能力一般通过两个参数表征：Peak GOPs峰值性能Real GOPs实测性能（针对特定网络）FPGA在推理过程，可以做到高的Real GOPs/Peak GOPs，而训练过程，他的结构与算法并不完全匹配。希望后面出的器件可以克服。 FPGA的算力优势推理时的低延迟，特别时batch size为1时，这个在微软Brainwave Project项目中中反复提到。GPU的优势是块处理，
与MCU和DSP串行处理指令方式相比，FPGA凭借强大的并行处理数据的能力和实时性的特点，在永磁同步电机控制领域及多轴伺服控制系统领域的应用越来越多。随着微电子技术的发展，FPGA的性能不断提高，以及先进的控制理论和控制算法的成熟，FPGA从最开始的实现简单的PID控制，发展到现在各种先进的控制算法都可以实现。FPGA在电机控制领域的优势主要有以下方面：(1)、系统结构清晰。FPGA采用自上而下的
文章目录一、背景二、含义Reference 一、背景参考：FPGA是什么?为什么要使用它?-电子发烧友网【比CPU、GPU，FPGA的运算性能更高的硬件】众所周知，通用处理器（CPU）的摩尔定律已入暮年，而机器学习和 Web 服务的规模却在指数级增长。人们使用定制硬件来加速常见的计算任务，然而日新月异的行业又要求这些定制的硬件可被重新编程来执行新类型的计算任务。FPGA常年来被用作专用芯片（AS
ASIC芯片内部架构较为简单，不可以硬件编程，只能用来专门处理某一种功能，灵活性最差，但是在执行某一种任务上的效率最高。ASIC也被称为专用集成电路。FPGA芯片内部架构稍微复杂一些，可以硬件编程，因而可以通过硬件编程语言来改变内部芯片的逻辑结构，从而能够在提供一定灵活性的同时，还能够保证较高的处理效率，算是在灵活性和性能上取了个折中。FPGA也被称为可编程集成电路。FPGA的特点如下： （1）采
学习于QiuooooooCPUDSP DSP虽然主频不如CPU,但是胜在乘法器多，随随便便带16个乘法器，还是浮点的。再来个4核，8核，还有特定的算法硬件加速，所以虽然主频只有1,2g但是运算能力还是比CPU强。当然现在出现了带专用乘法器的CPU，DSP也集
# 深度学习中GPU、FPGA与CPU的对比与实现
在现代深度学习的应用中，CPU、GPU和FPGA是三种主要的硬件加速方案。作为一名刚入行的小白，理解这些硬件的特性以及如何在其中进行深度学习模型的实现是非常重要的。本文将带您通过对比这三者的优缺点，以及如何在实际中使用它们来完成深度学习任务。
## 流程图概述
在我们开始之前，首先看一下深度学习任务的整体流程。以下是一个简化的表格，展示了从
作者：小牛呼噜噜大家好，之前呼噜噜学过一点深度学习的知识，做了几个项目，发现CPU来训练就很慢，但是后来用装有GPU的电脑来训练，就明显快的飞起，感觉很神奇。 此时心里有个疑问，CPU造价那么昂贵，性能比起内存、机械硬盘、固态硬盘，快的不是一个数量级的，这个GPU竟然比CPU还要厉害？ 让我们一起进入计算机的世界，一起来看看GPU和CPU！CPU是什么？CPU,中央处理器(Central Proc
微软数据中心里的服务器仍然由传统的英特尔 CPU 主宰，但据报道，微软现在正计划采用现场可编程阵列或现场可编程门阵列（FPGA）来代替原有的处理器架构，让微软可以采用自主软件专门修改并为自己服务。一、为什么使用 FPGA？ 众所周知，通用处理器（CPU）的摩尔定律已入暮年，而机器学习和 Web 服务的规模却在指数级增长。人们使用定制硬件来加速常见的计算任务，然而日新月异的行业又要求这些定制的硬件
人工智能人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用
电脑作为现代人们生活中必不可少的一部分，作为使用者我们有必要对它进行一个详细的了解。电脑中最重要的部件是什么？相信大多数人给出的答案不是CPU就是显卡(GPU)。没错，电脑所表现出的几乎所有性能几乎都受牵制于这两个主要部件的性能。下面就让创创来为大家科普部分知识。查看CPU与GPU天梯图我们可以大致这样理解：CPU=中央处理器，GPU=显卡。对于电脑小白来说，查询对比各个型号CPU，GPU的参数规
FPGA（现场可编辑门阵列）作为赛灵思（Xilinx）的一项重要发明，以其可编程和灵活性著称。起初，FPGA只是用来仿真ASIC，再进行掩码处理和批量制造使用。不过ASIC相比FPGA来说明显在定制化上要求过高，流片量过小情况下成本反而更高，因此两者毫不冲突地“各司其职”。而后，随着加速器的出现和算力提升，目前已成为与GPU齐名的并行计算器件。 如今，FPGA已进发数据中心领
CPU：英文全称：Central Processing Unit。中文全称：中央处理器。厂商：英特尔Intel。功能：是一台计算机的运算核心和控制核心。缺点：运算能力（最弱），核处理数（最少）。优点：主频（最高）（3G、4G以上）；管理能力（最强），擅长管理和调度，比如数据读取，文件管理，人机交互等等。 GPU：英文全称：Graphics Processing Unit。中文全称：图形处
计算20000次10000点的fft，分别使用CPU和GPU,得 the running time of cpu is : 2.3696s the running time of gpu is : 0.3425s 相同的参数matlab处理的时间为 1.2865s ，理论上gpu最快，cpu次之，m
原创
2021-08-26 09:56:29
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1- 开发语言起初是verilog/VHDL硬件语言 现在是c/c++/opencl 基于模型的 matlab/simulink2- CPU， GPU， FPGA比较1 CPU冯诺依曼架构： intel的CPU, X86的CPU, ARM的CPU1 大量的控制逻辑2 大量的caches3 ALU 运算单元alu不多，并行计算能力差1 CPU2 GPU绿色是计算单元 几千个cuda co
一：CPU 一般来讲最弱的是cpu。虽然cpu主频最高，但是单颗也就8核,16核的样子，一个核3.5g,16核也就56g，再考虑指令周期，每秒最多也就30g次乘法。还是定点的。 二：DSPdsp虽然主频不如cpu,但是胜在乘法器多，随随便便带16个乘法器，还是浮点的。再来个4核，8核，还有特定的算法硬件加速，所以虽然主频只有1,2g但是运算能力还是比cpu强。当然现在出现
FPGA是英文Field－Programmable Gate Array的缩写，即现场可编程门阵列，它是在PAL、GAL、CPLD等可编程器件的基础上进一步发展的产物。它是作为专用集成电路（ASIC）领域中的一种半定制电路而出现的，既解决了定制电路的不足，又克服了原有可编程器件门电路数有限的缺点。 【FPGA简介】 目前以硬件描述语言（Verilog 或 VHDL）所完成的电路设计，可以经过简
