作者：Linda Barney参与：李泽南、晏奇、黄小天、吴攀FPGA 会随着深度学习的发展占领 GPU 的市场吗？英特尔的研究人员对目前最好的两种芯片做了对比。社交媒体和物联网正持续不断地以指数级方式产出语音、视频、图像等数字数据，这带动了对于数据分析（让数据变得可理解与可执行）的需求。数据分析经常依赖于机器学习（ML）算法。在众多机器学习算法中，深度卷积神经网络在重要的图像分类任务中具有当前最
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2024-05-24 17:10:59
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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
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2024-03-21 14:58:42
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文章目录前言1、FPGA是什么？1.1 FPGA的定义（容易理解）2、硬件描述语言（HDL）3、FPGA的应用前景4、FPGA的学习网站5、FPGA需要面向对象编程吗？小结 前言创作开始时间：2021年6月17日09:54:58这里介绍一下FPGA和HDL的基础知识。（二者的关系：一个是硬件平台，一个是编程语言）1、FPGA是什么？刚刚查资料才知道，原来FPGA是硬件，verilog才是编程语言
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
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2024-05-23 13:57:58
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Hello大家好，我是兼容机之家的小牛！如果需要了解CPU或者显卡的性能，大家最先想到的是什么？没错，最为直观了解CPU或者显卡性能高低的工具就是“天梯图”了。根据产品不同，“天梯图”有桌面CPU天梯图，还有显卡天梯图，还有手机处理器天梯图。如果新出了一款CPU，我们想要快速了解他的性能定位，最方便的方法就是查看目前最新的CPU天梯图。CPU天梯图会根据CPU的综合性能表现，把CPU从高到低依次排
硬件架构不同，以Intel的某款8核处理器为例，CPU中有很大一部分面积都被缓存占去了，相比之下，8个核心占的面积并不算大。所以CPU的主要时间并不是计算，而是在做数据的传输。再来看GPU的架构，从下图可以看出，GPU中缓存只占了很小的一部分的空间，绝大多数的空间都被计算单元SMX占用，因此GPU更适合用来做运算。2. CPU适合那种逻辑复杂，但运算量小的任务；而GPU适合运算量大，但逻辑简单的任
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2024-04-21 20:59:13
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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
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2024-05-16 22:09:15
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【新智元导读】深度学习的突飞猛进，给GPU插上了腾飞的翅膀，英伟达和AMD的显卡成为人工智能的「硬通货」。但是GPU固有的一些缺陷，让它的大规模应用受到约束，更加抗造的FPGA有望成为AI新的「底层建筑」。过去十年，人工智能搅局了很多传统行业，也给显卡带来了福音。说显卡，好像等同在说英伟达，其实不光英伟达，AMD的显卡在过去十年也是突飞猛进。 GPU目前来看是最通用的深度
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2024-04-23 09:10:36
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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
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2024-04-23 18:19:24
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GPU和CPU在计算能力、功耗和适用场景等方面有着明显的差异。在选择使用GPU还是CPU时，需要根据具体的任务需求和性能要求来进行综合考虑。通过合理地利用GPU和CPU的优势，可以更高效地完成各种计算任务。
原创
2024-04-11 10:01:20
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OpenCV全称是Open Source Computer Vision Library，是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。目前（2016.4.1
canvas是skia的核心部分，skia的逻都是围绕skcanvas对象来组织管理的，通过skcanvas可以指定不同的渲染上下文、draw call(绘制命令)、以及绘制状态管理(如绘图矩阵、操作栈等)skcanvas的状态skcanvas和 skpaint共同提供了sksurface和skbasedevice上绘制的状态，skcanvas保存了所有操作的堆栈，通过 save和restore这
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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以下是参考2009年出版的书比较的，不要忘了时代在进步哦1、线程  
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2023-07-26 22:23:52
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# PyTorch中的GPU与CPU对比
在深度学习领域，计算资源的选择至关重要。常见的选择有中央处理器（CPU）和图形处理器（GPU）。在使用PyTorch进行模型训练时，这两种处理器各有特点，适合不同的应用场景。
## 1. CPU与GPU的基本概念
### 1.1 CPU（中央处理器）
CPU是计算机的核心部件之一，负责执行程序指令。它的设计更加关注于顺序执行，适合处理逻辑和复杂计算
首先说明一下cuda和cuDNN的概念CUDA的官方文档（参考资料1）是这么介绍CUDA的：a general purpose parallel computing platform and programming model that leverages the parallel compute engine in NVIDIA GPUs to solve many complex comput
一直想花时间来整理一下Linux内核LCD驱动，却一直都忙着做其他事情去了，这些天特意抽出时间来整理之前落下的笔记，故事就这样开始了。LCD驱动也是字符设备驱动的一种，框架上相对于字符设备驱动稍微复杂一点点，真的就是一点点，难点在对LCD硬件的配置上。开发平台：TQ210，S5PV210处理器内核版本：linux-3.10.46LCD型号：AT070TN92，7英寸，TFT屏，分辨率800x48
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2024-07-09 19:24:05
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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
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2024-03-18 08:55:33
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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
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2024-03-19 17:59:06
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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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