写在前面：各种平台各有千秋，关键是要用在合适的场合解决具体的特定需求才能发挥最大优势。CPU(Central Processing Unit)中央处理器作为计算机系统的运算和控制核心，是信息处理、程序运行的最终执行单元,，CPU 是对计算机的所有硬件资源（如存储器
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2024-03-27 16:34:39
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转自，http://www.cnblogs.com/qcloud1001/p/6617764.html随着互联网用户的快速增长，数据体量的急剧膨胀，数据中心对计算的需求也在迅猛上涨。诸如深度学习在线预测、直播中的视频转码、图片压缩解压缩以及HTTPS加密等各类应用对计算的需求已远远超出了传统CPU处理器的能力所及。摩尔定律失效的今天，关注“新“成员（GPU\FPGA\ASIC）为数据中心带...
原创
2021-05-20 22:59:08
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当GPU从CPU那里得到渲染命令后，就会进行一系列流水操作，最终把图元渲染到屏幕上。 从图中可以看出，GPU的渲染流水线接收顶点数据作为输入。这些顶点数据是由应用阶段加载到显存中，再由Draw Call指定的。这些数据随后被传递给顶点着色器。 顶点着色器（Vertex Shader）是完全可编程的，它通常用于实现顶点的空间变换、顶点着色等功能。 曲面细分着色器（Tessell
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2024-03-27 06:52:46
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由于人工智能、深度学习和大数据处理随着移动互联的兴起，特别是对于图片、视频、语音等非结构化数据的挖掘、识别等以智能算法为核心的应用的兴起，“异构平台”成为各大互联网厂商追逐数据挖掘平台先进性的标志之一。与CUDA只能运行在NVIDIA GPU上相比，OpenCL由Khronos国际标准组织发布与维护，是一种针对通用并行计算的开放行业标准和跨厂商解决方案，可以实现“一次编写，多环境运行”，大大提高开
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2024-03-28 10:59:31
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导读超异构和异构的本质区别在哪里？这篇文章通过对异构计算的历史、发展、挑战、以及优化和演进等方面的分析，来进一步阐述从异构走向异构融合（即超异构）的必然发展趋势。1、异构计算的历史发展1.1 并行计算的兴起1971年Intel发明全球第一款商用的CPU处理器，在之后的上世纪70-90年代，CPU（核）经历了翻天覆地的变化：宏观架构有精简RISC和复杂CISC路线之争；各种各样的微架构创新技术，如处
一、聊聊异构并行计算异构并行计算的本质是把任务分发给不同架构的硬件计算单元(比方说CPU、GPU、FPGA等)，让他们各司其职。同步工作。如同平时工作，把业务中不同类型的任务分给不同的计算资源运行。从软件的角度来讲 异构并行计算框架是让软件开发人员高效地开发异构并行的程序。充分使用计算平台资源。从硬件角度来讲 一方面，多种不同类型的计算单元通过很多其它时钟频率和内核数量提高计算能力另一方面，各种计
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2024-05-31 19:28:36
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为了巩固知识，这次使用GA算法求解遗传算法的例子。 首先，我们给遗传算法设定参数如下： 种群大小：2000个 种群代数： 200 代 交叉率： pc=1 变异率： pm=0.1 设定参数后，下面就是我们遗传算法的过程了： （1）编码 这里我们采用十进制编码，使用随机数w1w2...w102作为染色体，其中 0<wi<1,(
随着市场对嵌入式设备功能需求的提高，市面上出现了集成嵌入式处理器和单片机的主控方案，以兼顾性能和效率。在实际应用中，嵌入式处理器和单片机之间需要进行大量且频繁的数据交换，如果采用低速串行接口，则数据传输效率低，这将严重影响产品的性能；而如果采用高速并口，则占用管脚多，硬件成本将会增加。为解决这一痛点，各大芯片公司陆续推出了兼具A核和M核的多核异构处理器，如NXP的i.MX8系列、瑞萨的RZ/G2L
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2024-07-18 10:10:05
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部门介绍2、快手直播和海量短视频的处理需求3、快手异构计算方案的案例...
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2023-06-12 21:57:24
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1.2 异构计算最初，计算机只包含用来运行编程任务的中央处理器（CPU）。近年来，高性能计算领域中的主流计算机不断添加了其他处理元素，其中最主要的就是GPU。GPU最初是被设计用来专门处理并行图形计算问题的，随着时间的推移，GPU已经成了更强大且更广义的处理器，在执行大规模并行计算中有着优越的性能和很高的效率。CPU和GPU是两个独立的处理器，它们通过单个计算节点中的PCI-Expre
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2024-09-27 17:52:44
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在当今的移动应用开发中，Android系统利用GPU的异构性以提高图形处理能力。针对“Android GPU 异构”的问题，我们将从环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、调试技巧和错误集锦六个方面进行详细分析。
### 环境配置
首先，我们需要配置开发环境。适当的环境配置可以为解决GPU异构问题奠定基础。
```mermaid
mindmap
root
环境配置
J
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
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2023-04-22 20:44:15
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本次博客通过类比人工智能场景中比较热门的处理器类型，来简单介绍关于处理器系统的相关内容。
由于对计算性能要求的提升，处理器在经过单核、多核时代之后，开始慢慢进入异构计算，来大幅度的提升处理器的计算性能，异构计算就是通过使用不同的计算单元来分担CPU的工作，以便让CPU去处理更多的其他的数据，来达到计算性能提升的目的。
在人工智能的一些场景中，用的比较多的处理单元
GPU体系结构本讲是CUDA精讲的第二部分，在CUDA精讲（1）中主要列出了CUDA编程的一些基本概念。为了进一步地深入CUDA的系统优化我们需要了解GPU的硬件体体系结构。大部分的处理器体系结构都可以分成计算、存储、控制三部分。GPU中主要强调计算（Thread exection）与存储（Memory hierarchy）两部分，下面就以下两部分进行展开。线程执行（Thread executio
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2024-09-21 19:25:14
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计算，正在撬动人工智能产业这个千亿级的市场。传统通用计算无法满足人工智能对爆发的计算能力需求，异构计算中GPU/FPGA等高并行、高密集的计算能力被认为是现阶段挑起人工智能产业的大梁。异构计算是指不同类型的指令集和体系架构的计算单元组成的系统的计算方式，如“CPU+GPU”,"CPU+FPGA“等，”更适合深度学习、基因匹配、金融分析等计算密集型领域。昨天，阿里云对外展示了异构计算产品家族，将异构
异构计算（Heterogeneous computing）异构计算（Heterogeneous computing）技术从80年代中期产生，由于它能经济有效地获取高性能计算能力、可扩展性好、计算资源利用率高、发展潜力巨大，目前已成为并行/分布计算领域中的研究热点之一。本文主要介绍了CPU+GPU基础知识及其异构系统体系结构（CUDA）和基于OpenCL的异构系统，并且总结了两种结构的特点，从而对异
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2024-05-14 16:30:07
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1、什么是异构随着计算向多元化发展，越来越多的场景开始引入CPU、DSP、GPU、ASIC、FPGA等多种不同计算单元来进行加速计算，由此，异构计算应运而生。异构计算的核心点在于“异构”二字，说白了就是用不同制程架构、不同指令集、不同功能的硬件组合起来解决问题，这就是异构计算。Tips：异构计算的百科定义：异构计算是一种特殊形式的并行和分布式计算，它或是用能同时支持simd方式和mimd方式的单个
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2024-04-22 14:14:53
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CPU/GPU/FPGA芯片分析CPU 由于并行性的限制和操作系统的调度，做通信效率不高，延迟也不稳定。
此外，通信就必然涉及到调度和仲裁，CPU 由于单核性能的局限和核间通信的低效，调度、仲裁性能受限，硬件则很适合做这种重复工作。因此我的博士研究把 FPGA 定义为通信的「大管家」，不管是服务器跟服务器之间的通信，虚拟机跟虚拟机之间的通信，进程跟进程之间的通信，CPU 跟存储设备之间
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2024-01-02 19:45:17
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一、背景 2017年4月，Google在arxiv上传了一篇文章“In Datacenter Performance Analysis of a Tensor Processing Unit[1]”，公布了部署两年的张量处理器——TPU的构架，以及在深度学习中的应用。5月的Google IO大会上，公布的第二代TPU（简称TPU2）。深度学习的降临伴同样伴随着以TPU为代表的计算平台的进步：16
什么是FPGA，FPGA与MCU的区别是什么？
以你每天的晚餐为例，MCU就像一个能力非常强的超人，它一个人就能很好的完成的任务，比如买菜、洗菜、切菜、做饭。而FPGA则像很多普通人的一个集合，买菜由配菜员负责，洗菜由洗菜工负责，切菜由切菜工负责，做饭由大厨师负责。
虽然结果都是你按时享受到了丰盛的晚餐，但MCU和FPGA的处理方法
