原标题：GPU服务器与FPGA云服务器有什么区别？GPU 云服务器(GPU Cloud Computing)是基于 GPU 应用的计算服务，具有实时高速的并行计算和浮点计算能力，适应用于 3D 图形应用程序、视频解码、深度学习、科学计算等应用场景。我们提供和标准云服务器一致的管理方式，有效解放您的计算压力，提升产品的计算处理效率与竞争力。FPGA 云服务器(FPGA Cloud Computing
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2024-03-11 07:58:32
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1. 背景 前两篇文章我们介绍的GPUDirect P2P和NVLink技术可以大大提升GPU服务器单机的GPU通信性能，当前深度学习模型越来越复杂，计算数据量暴增，对于大规模深度学习训练任务，单机已经无法满足计算要求，多机多卡的分布式训练成为了必要的需求，这个时候多机间的通信成为了分布式训练性能的重要指标。 &nbs
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2024-05-06 17:35:25
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基于深度学习的计算机视觉开发环境搭建（Ubuntu16.04+cuda9.0+cuDNN7.4.2+tensorflow-gpu+Keras安装）说明：大家搭建开发环境时如果是学习的目的，没有必要追求安装操作系统、驱动和软件的最新版本。一是最新版本可能会有坑要填，二则学习他人的代码(如Keras和Tensorflow)和最新版本可能会有兼容性问题。具体的cuda和cuDNN安装的版本要视自己的GP
欢迎访问我的博客首页。 环境搭建与 CUDA 介绍1. GPU 与 CPU2. 环境搭建3. 读取设备信息4. 参考 1. GPU 与 CPU 设计 CUDA 程序有三步：CPU 把需要计算的数据从内存拷贝到显存；调用核函数让 GPU 处理显存中的数据；CPU 把结果从显存拷贝到内存。CPU 叫做主机(host)，GPU 叫做设备(device)。2. 环境搭建 CUDA 编程的主要工作是
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2024-07-17 18:23:07
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人工智能领域的 Foundation Model，通常指的是一类被广泛使用的基础模型（或称基础架构模型），是在海量数据和计算资源的基础上训练出来的通用、通用性较强的深度学习模型。这些模型被广泛应用于自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域的各种任务。Foundation Model 通常由大型科技公司、研究机构或者开源社区开发，这些模型的目的是提供一种共享的基础架构，为更广泛的应用和开发人员提供更
FPGA的用处比我们平时想象的用处更广泛，原因在于其中集成的模块种类更多，而不仅仅是原来的简单逻辑单元查找表（LUT）。而且还有一些其他资源，例如：DSP:实际上就是乘加器，FPGA内部可以集成多个乘加器，而一般的DSP芯片往往每个core只有一个。换言之，FPGA可以更容易实现多个DSP core功能。在某些需要大量乘加计算的场合，往往多个乘加器并行工作的速度可以远远超过一个高速乘加器。SERD
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2024-06-03 22:28:37
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摘要： 在一项目中，需要用到ARM与FPGA联合处理，ARM负责人机界口，并将需要并行处理的数据输入到FPGA，因此定义了数据寄存器和控制寄存器，仿真通过后，放到机器上去行，发现很不稳定，经过数日奋战，才发现原来是时序同步的问题。 介绍： 系统中，ARM与FPGA通过并行总线来交换数据，在处理之前，ARM会将要处理的数据分多次发送到FP
软核处理器SOPC技术，即软核处理器，最早是由Altera公司提出来的，它是基于FPGA的SOC片上系统设计技术。是使用FPGA的逻辑和资源搭建的一个软核CPU系统，由于是使用FPGA的通用逻辑搭建的CPU，因此具有一定的灵活性，用户可以根据自己的需求对CPU进行定制裁剪，增加一些专用功能，例如除法或浮点运算单元，用于提升CPU在某些专用运算方面的性能，或者删除一些在系统里面使用不到的功能，以节约
认识FPGAFPGA：一个可以通过编程（设计硬件描述语言）来改变内部结构的芯片（让芯片实现某种功能）。经过EDA工具编译、综合、布局布线后转换为可烧录文件、最终加载到FPGA器件中，改变改变FPGA内部连线，完成所实现功能。FPGA一种微处理器，类似电脑的CPU，其结构是查找表，一般用于通信接口设计、数字信号 处理等，ASIC（专用集成电路）的原型验证。比较FPGA时，可编程逻辑模块的数量、固定功
原文：https://.zhihu.com/people/saviour-li/posts 本篇的目的是通过对比一次典型的Socket和RDMA通信，直观的展示RDMA技术相比传统以太网的优势，尽量不涉及协议和软件实现细节。 假设本端的某个应用想把自己内...
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2021-01-21 14:27:00
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我是个小白，从零学RDMA，如有错误还请指正，不胜感激。在Unbuntu18.04环境下，内核自带rdma-core，输入以下命令可以查看系统版本信息cat /proc/version检查RDMA网卡是否已安装lspci | grep -i mellanox如果存在则会输出类似于以下的相关信息检查网卡工作状态，ibv_devices是一个包含在libibverbs-utils.rpm包里的工具，用
本篇的目的是通过对比一次典型的Socket和RDMA通信，直观的展示RDMA技术相比传统以太网的优势，尽量不涉及协议和软件实现细节。假设本端的某个应用想把自己内存中的数据复制到对端某个应用可以访问的内存中（或者通俗的讲，本端要给对端发送数据），我们来看一下Socket和RDMA的SEN
原创
2021-09-28 11:44:44
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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，
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2024-06-16 10:27:59
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背景：本实验所有结果基于Quartus II 13.1 (64-bit)实现，实验过程采用自下而上2020年6月21日更新我的实验报告，希望大家可以借鉴理解。链接：https://pan.baidu.com/s/1Hp_wdcR7Ad642M920Cq2BQ?pwd=dijs 提取码：dijs大家有什么不懂的可以评论。目录一、基本功能设计与思路1、动态显示模块扫描模块 scan_cnt
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2024-10-22 10:15:00
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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
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2024-05-26 17:11:13
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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
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2024-05-15 06:23:47
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目录RDMA编程基础说明1. RDMA的学习环境搭建2. RDMA与socket的类比3. RDMA服务器的代码流程main（）{}实例用法Makefile服务端server.c客户端client.c更多讲解教程WRITE|READ编程（RDMA read and write with IB verbs）LINUX 编程例子作者：bandaoyu 链接：RDMA编程基础存储大
笔记目录1.FPGA与单片机区别 2.FPGA的基本结构 3.FPGA数据存储以及配置方式 4.FPGA开发流程&数字芯片开发流程 5.代码综合 6.模块结构 7.信号类型1.FPGA与单片机区别FPGA：（a）是一种微处理器，类似于电脑的 CPU，一般是基于 哈佛总线结构或者冯·诺依曼结构；(b)FPGA 的结构是查找表， 它的结构比较复杂，相对应的它可以实现的功能也很强大；©应用于通信
FPGA异构计算架构对比分析AI芯片主要分为CPU 、GPU、FPGA以及ASIC。其中以CPU、GPU、FPGA、ASIC的顺序，通用性逐渐减低，但运算效率逐步提高。FPGA，即现场可编程门阵列，它是在PAL、GAL、CPLD等可编程器件癿基础上进一步发展的产物。为解决能耗限制，无法使处理器核心同时运作，及性能提升有限的问题，业界提出的另一个方案就是采用“定制计算”，也就是为特定的工作场景和负载
本篇的目的是通过对比一次典型的Socket和RDMA通信，直观的展示RDMA技术相比传统以太网的优势，尽量不涉及协议和软件实现细节。假设本端的某个应用想把自己内存中的数据复制到对端某个应用可以访问的内存中（或者通俗的讲，本端要给对端发送数据），我们来看一下Socket和RDMA的SEND-RECV语义都做了哪些操作。Socket在描述通信过程时的软硬件关系时，我们通常将模型划分为用户层Usersp
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2022-03-23 18:15:46
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