本文首先闡述了FPGA的原理了,其次分析了FPGA比CPU和GPU快的原理,最后闡述了CPU與GPU的區別。
2018-05-31 09:00:2915956 談談GPU與FPGA的一些看法
2018-06-10 11:44:4441682 Synopsys所做的第一步是啟動一個概念驗證項目。這個項目為Imagination的PowerVR Series6 GPU展示了基于FPGA的原型設計。
2015-06-24 09:47:001619 最近我們看到一篇文章,說FPGA可能會取代CPU和GPU成為將來機器人研發領域的主要芯片。文章列舉了很多表格和實驗數據,證明了在很多領域FPGA的性能會極大優于CPU。并且預言FPGA將來可能會取代CPU和GPU現在的地位。但事實真的是這樣嗎?
2016-05-16 10:39:5916447 相比GPU和GPP,FPGA在滿足深度學習的硬件需求上提供了具有吸引力的替代方案。憑借流水線并行計算的能力和高效的能耗,FPGA將在一般的深度學習應用中展現GPU和GPP所沒有的獨特優勢。同時,算法
2016-07-28 12:16:387350 針對圖像計算高并行度,高吞吐量,容忍高延遲而定制的并行處理器。本文選自“從軟件算法生態看GPU發展與局限”,重點介紹GPU原理、GPU場景、局限性等,具體內容如下:1、GPU是什么?2、為什么需要GPU等協處理器?3、GPU還能干什么?4、GPU不適合干什么?5、GPU總體市場現狀
2023-01-10 10:12:45986 當前主流的AI芯片主要分為三類,GPU、FPGA、ASIC。GPU、FPGA均是前期較為成熟的芯片架構,屬于通用型芯片。ASIC屬于為AI特定場景定制的芯片。行業內已經確認CPU不適用于AI計算,但是在AI應用領域也是必不可少。
2023-02-14 11:03:562495 硬件模塊。每個硬件對應一個或者多個引擎。本文主要介紹 render 引擎, 從 GPU 渲染的硬件單元,到用戶態頂點,命令等數據下發給 GPU 硬件執行過程等方面進行詳細介紹,幫助大家更好地理解 render 引擎工作流程。(特別聲明:本文主要以 Intel GPU 為參考介紹)
2023-05-30 09:54:25642 FPGA 和 GPU 最大的區別在于體系結構,FPGA 更適合做需要低延遲的流式處理,GPU 更適合做大批量同構數據的處理。
2024-02-27 14:45:11165 CPU、GPU 都屬于馮·諾依曼結構,指令譯碼執行、共享內存。FPGA 之所以比 CPU 甚至 GPU 能效高,本質上是無指令、無需共享內存的體系結構帶來的福利。
2022-11-22 16:00:051256 并行度和定制類型數據的大量引入,FPGA在DNN研究中表現非常出色,可用于需要分析大量數據的AI、大數據或機器學習等研究領域。來自社交媒體和互聯網的圖像、視頻和語音數字數據的持續指數增長推動了分析的需要
2017-04-27 14:10:12
FPGA中幾個基本的重要的時序分析參數介紹(fmax\tsu\th\tco\tpd)今天無聊,翻開書偶看到介紹時序部分的東西,覺得其中幾個參數縮寫所代表的含義應該記住,故寫如下文章……FPGA中
2012-04-09 09:41:41
,在數據中心高性能計算及 AI 訓練中,CPU 這一“主角”的重要性下降,而以往的“配角們”,即 GPU、FPGA、TPU、DPU 等的加速器的重要性在上升。
圖3:MLP網絡本質是并行的乘法和累加
2023-11-09 14:09:46
現場可編程門陣列 (FPGA) 解決了 GPU 在運行深度學習模型時面臨的許多問題
在過去的十年里,人工智能的再一次興起使顯卡行業受益匪淺。英偉達 (Nvidia) 和 AMD 等公司的股價也大幅
2024-03-21 15:19:45
GPU150HF120D2
2023-03-28 18:08:25
GPU300HF120D2
2023-03-29 17:17:40
GPU450HF120D2SE
2023-03-28 18:08:25
關于FPGAs的DSP性能分析
2021-05-07 06:12:50
AI方面不如GPU,專用領域又不如ASIC,邊緣計算甚至都可以被ASIC替代,只有在一些特定的場景(驗證)才能發揮作用。
我不希望我在FPGA上付出的努力成為流水,所以想問問大家,FPGA的前景
2023-07-26 11:04:06
本文根據當前FPGA的高速總線測試和分析,提供了最新的方法和工具。
2021-05-11 06:24:02
關于FPGA芯片資源介紹不看肯定后悔
2021-09-18 08:53:05
GPU是圖形處理核心,可以理解為臺式機上用的獨立顯卡。關于其性能參數,我們目前關注得最多的是其多邊形生成率和像素填充率。PC上用的獨立顯卡,就我所知的一般大多數采用的制程是40nm,頻率
2013-01-15 10:59:52
本文介紹了關于一款高性價比的實時頻譜分析。
2021-05-06 09:24:39
關于現代顯卡GPU pixel shader的小程序你想知道的都在這
2021-06-01 07:08:01
關于車載信息中心電路保護措施的介紹與分析
2021-05-14 07:12:04
我在 avoinics 產品上使用 LS1028A 處理器。當前項目不需要 GPU。我計劃使用 PBI 命令關閉 GPU。我的問題是關于驗證 GPU 是否真的關閉。你能建議一種我可以用來驗證 GPU 是否確實關閉的機制嗎?這是認證所必需的。
2023-03-31 07:45:18
本文檔描述了馬里GPU性能分析工具2.2版中的已知勘誤表。
這是一個貫穿整個產品生命周期的工作文檔,因此,隨著新信息的發現,其內容可能會被修改。
本文中包含的信息是ARM有限公司的財產,對錯誤或遺漏
2023-09-05 07:08:39
你好, 我從2048x1536分辨率的GPU獲得輸入。我的gpu時鐘是219 MHZ。從gpu探測時鐘我看到了無噪聲時鐘信號但是從斯巴達6 FPGA我觀察到時鐘噪聲。因為這個噪音我無法檢查gpu像素數恰好是2048。所以在FPGA中使用無噪聲時鐘信號的任何解決方案都是為了找到像素數
2019-08-07 10:24:35
在有些人看來,Imagination Technologies是在移動端領域的知名GPU供應商。其實,我們的GPU適用于廣泛的市場,而汽車行業就是重要的一個。實際上,Imagination為汽車
2021-02-01 06:11:16
、機器學習、視覺算法等,為行業提供基于FPGA的中間件IP,以減少應用程序的功耗。FPGA可作為類似GPU一樣的加速技術被整合在處理器產品當中,與傳統的芯片不同,FPGA芯片出廠后,客戶可根據不同場景
2016-09-08 13:54:13
ai芯片和gpu的區別▌車載芯片的發展趨勢(CPU-GPU-FPGA-ASIC)過去汽車電子芯片以與傳感器一一對應的電子控制單元(ECU)為主,主要分布與發動機等核心部件上。...
2021-07-27 07:29:46
最近我們看到一篇文章,說FPGA可能會取代CPU和GPU成為將來機器人研發領域的主要芯片。文章列舉了很多表格和實驗數據,證明了在很多領域FPGA的性能會極大優于CPU。并且預言FPGA將來可能會取代
2019-10-09 08:33:52
GPU 和 FPGA。有人說 GPU 好用;有人說 FPGA 靈活可編程;有人說 GPU 運算能力強,適合對人工智能進行“訓練”;有人說做“推斷”還得靠 FPGA … 作為程序員,您會更傾向于用哪一種方案?`
2017-08-23 15:42:16
在 FPGA、GPU 或 ASIC 控制的系統板上,僅有為數不多的幾種電源管理相關的設計挑戰,但是由于需要反復調試,所以這類挑戰可能使系統的推出時間嚴重滯后。
2019-10-09 06:21:11
在 FPGA、GPU 或 ASIC 控制的系統板上,僅有為數不多的幾種電源管理相關的設計挑戰,但是由于需要反復調試,所以這類挑戰可能使系統的推出時間嚴重滯后。
2019-09-30 06:59:24
本指南介紹了基于磁貼的GPU架構的優缺點。它還將ARM馬里基于瓷磚的GPU架構設計與臺式PC或控制臺中常見的更傳統的即時模式GPU進行了比較。
馬里GPU使用基于平鋪的渲染體系結構。這意味著GPU
2023-08-02 12:54:29
GPU具體發揮著什么作用?關于GPU的可編程著色器應用分析
2021-04-02 06:16:34
一、介紹FPGA是實現可編程數字邏輯的器件。和CPU、GPU/NPU和專用ASIC等電路架構一樣,FPGA如今也開始被廣泛用于神經網絡(NN)的實現。今天,賽靈思和英特爾是全球領先的兩家FPGA
2023-02-08 15:26:46
有關BLE 4.2的隱私保護的分析介紹
2021-05-19 06:15:03
基本可以是算賣給了紫光;Mali是鼎鼎大名的安謀半導體ARM的圖形加速IP;Adreno是高通的圖形GPU。當然這里不是要對比這些GPU的性能,而是簡單介紹下Mali的GPU系列。Mali其實是Arm
2022-04-12 11:01:11
電源產品供應商以及 FPGA、GPU 和 ASIC 制造商的驗證,就可以防止很多電源和 DC/DC 調節問題。分析和解決問題的負擔常常落在系統設計師的肩上。配置設計方案復雜的數字部分已經占據了這些
2018-10-15 10:30:31
電源產品供應商以及FPGA、GPU 和 ASIC 制造商的驗證,就可以防止很多電源和 DC/DC調節問題。分析和解決問題的負擔常常落在系統設計師的肩上。配置設計方案復雜的數字部分已經占據了這些設計師
2018-11-20 10:46:52
關于多參數土壤分析儀的參數詳細介紹【云唐科器】土壤是植物生長的基礎,養分含量決定了作物的產量和質量。在農業生產過程中,有必要做好土壤養分的檢測。傳統的測試方法
2021-03-15 16:29:36
本內容介紹了gpu_gpu是什么意思,gpu的作用及gpu工作原理,GPU英文全稱Graphic Processing Unit,中文翻譯為圖形處理器。
2011-12-21 16:11:389629 Altium Designer關于FPGA的PIN交換
2015-12-10 16:59:370 關于FPGA電源的設計與使用,我介紹個人意見。
2016-05-04 15:59:4425 本內容主要分析了基于FPGA的系統需求,賽靈思UltraScale FPGA DDR4和其他并行接口分析以及針對高性能高度靈活方案的PHY解決方案介紹。
2016-08-03 19:37:24190 關于基于ARM的嵌入式系統教學與科研應用的具體介紹和分析
2017-10-15 10:25:434 本文主要介紹了gpu的定義、gpu工作原理、gpu功能作用及手機的強制進行GPU渲染的詳細解釋,最后介紹了強制GPU渲染有的作用以及好處壞處是什么。
2018-01-05 17:13:427218 FPGA仿真篇-使用腳本命令來加速仿真二 基于FPGA的HDMI高清顯示借口驅動 基于FPGA灰度圖像高斯濾波算法的實現 FPGA為什么比CPU和GPU快 基于Xilinx FPGA的視頻圖像采集
2018-02-20 20:49:001479 幾乎所有深度學習的研究者都在使用GPU,但是對比深度學習硬鑒方案,ASIC、FPGA、GPU三種究竟哪款更被看好?主要是認清對深度學習硬件平臺的要求。
2018-02-02 15:21:4010203 CPU和GPU都屬于馮·諾依曼結構,指令譯碼執行,共享內存。FPGA之所以比CPU、GPU更快,本質上是因為其無指令,無共享內存的體系結構所決定的。
2018-04-02 17:52:3195602 不過在聯發科副總經理暨智能設備事業群總經理游人杰看來,雖然CPU、GPU等通用型芯片以及FPGA可以適應相對更多種的算法,但是特定算法下ASIC的性能和效能要更高。另外,雖然FPGA的便定制特性比ASIC芯片更加靈活,但部署FPGA所付出的成本也要比ASIC更高。
2018-05-04 15:39:03251868 本文首先分析了FPGA是否會取代DSP,其次介紹了FPAG結構特點與優勢及DSP的基本結構和特征,最后闡述了FPGA與DSP兩者之間的區別。
2018-05-31 09:51:2535711 基本相當,而比 GPU 低一個數量級。我們即將用上的下一代 FPGA,Stratix 10,將配備更多的乘法器和硬件浮點運算部件,從而理論上可達到與現在的頂級 GPU 計算卡旗鼓相當的計算能力。
2018-06-25 16:02:4517458 除了CPU(中央處理)和GPU(圖形處理器)之外,芯片家族還有另外一名“成員”—FPGA。
2018-07-13 15:20:0040534 除了芯片性能外,GPU相對于FPGA還有一個優勢就是內存接口。GPU的內存接口(傳統的GDDR,最近更是用上了HBM和HBM2)的帶寬遠好于FPGA的傳統DDR接口,而眾所周知服務器端機器學習算法需要頻繁訪問內存。
2018-09-15 09:15:00838 時序分析在FPGA設計中是分析工程很重要的手段,時序分析的原理和相關的公式小編在這里不再介紹,這篇文章是小編在練習Vivado軟件時序分析的筆記,小編這里使用的是18.1版本的Vivado。 這次
2019-09-15 16:38:005787 當前主流的AI芯片主要分為三類,GPU、FPGA、ASIC。其中GPU、FPGA均是前期較為成熟的芯片架構,屬于通用型芯片。ASIC屬于為AI特定場景定制的芯片。
2019-03-07 14:39:2129058 嵌入式FPGA(eFPGA)是指將一個或多個FPGA以IP的形式嵌入ASIC,ASSP或SoC等芯片中。 換句話說,eFPGA是一種數字可重構結構,由可編程互連中的可編程邏輯組成,通常表現為矩形陣列
2019-09-15 00:17:00736 然而,并非所有的FPGA都需要NoC。Jaeger表示:“如果是數據路徑密集的設計,需要傳輸大量的數據,那么NoC可能會有所幫助。但是,如果設計更加以控制為中心,并且要求性能盡可能強,那么NoC的固有延遲和非確定性性質可能會適得其反。它還需要新的FPGA設計工具,可以利用FPGA內部的NoC組件。
2019-08-31 11:33:421356 關鍵的安全技術和性能包括可信任的硬件roots,強大的加密技術以及每個階段的頂級密鑰管理,以及內置被動和主動對策以防止篡改的設備。 圖3顯示了使用唯一序列號、密鑰和X.509公鑰證書進行安全FPGA配置的最佳實現方法。
2019-08-31 11:55:281937 這股上漲中英偉達笑得很開心,他們獨占了第三季度份額的72%,但是AMD卻從第二季度的30.2%下滑到了27.3%,看來是受到了礦難的影響。至于未來GPU的發展,Jon Pebbdie Research表示他們還是非常看好的,但只限于電子競技這股熱潮中,至于虛擬現實等概念現在暫時還不到時候。
2019-09-04 14:21:544805 也許最有意思的地方在于英特爾非常堅定地要使用 FPGA 來加速機器學習負載,尤其是用于推理階段,而且它還將為此推出自己的預配置 FPGA 算法,其客戶可以像獲取軟件一樣獲得這些算法的許可。這也是大概兩年半之前出現關于英特爾收購 Altera 的傳言時我們所做過的預測。
2019-09-05 09:25:151114 盡管 FPGA 市場一直伴隨著這兩個市場一起增長,但 Tate 指出 eFPGA 是一種完全不同的方法。“嵌入式 FPGA 需要與 FPGA 芯片不一樣的技術調整。”他說,“嵌入式 FPGA
2019-09-05 11:19:342510 基于FPGA的圖像FFT濾波處理 AT7_Xilinx 開發板( USB3.0+LVDS )資料共享 騰訊鏈接: https://share.weiyun.com/5GQyKKc 百度網盤鏈接
2019-09-15 09:33:001439 FPGA相對于CPU和GPU,在進行感知處理等簡單重復的任務的時候的優勢很明顯,按照現在的趨勢發展下去,FPGA或許會在未來取代機器人開發中GPU的工作。
2019-09-06 17:48:102115 與其他計算載體如CPU與GPU相比,FPGA具有高性能、低能耗以及可硬件編程的特點。圖1介紹了FPGA的硬件架構,每個FPGA主要由叁個部分組成:輸入輸出邏輯,主要用于FPGA與外部其他部件,比如傳感器的通信。
2019-10-21 14:56:172476 目前,在AI計算平臺使用最廣泛的兩種加速部件是GPU和FPGA。GPU可適用于具備計算密集、高并行、SIMD(SingleInstructionMultipleData,單指令多數據流)應用等特點
2019-11-01 15:07:072656 上周,在GTC19大會期間,NVIDIA加速計算產品管理總監Paresh Kharya對關于GPU相比FPGA的優勢的問題時回答表示,GPU在可編程上具備明顯優勢,整個開發時間更短。
2019-12-27 14:47:332760 在GTC19大會期間,NVIDIA 加速計算產品管理總監Paresh Kharya對關于GPU相比FPGA的優勢的問題時回答表示,GPU在可編程上具備明顯優勢,整個開發時間更短。
2020-02-06 17:29:21752 從芯片器件的角度講,FPGA本身構成了半定制電路中的典型集成電路,其中含有數字管理模塊、內嵌式單元、輸出單元以及輸入單元等。關于FPGA芯片有必要全面著眼于綜合性的芯片優化設計,通過改進當前的芯片
2020-07-20 14:26:221874 對于GPU,大家想必也十分熟悉。但是,大家真的了解GPU嗎?譬如,GPU和顯卡是同一個東西嗎?CPU和GPU有什么區別嗎?在本文中,小編將對這兩個問題加以介紹。如果GPU是您正在了解的知識,本文將是很好的入門素材哦,不妨和小編共同往下閱讀吧。
2020-11-28 11:23:3422492 人工智能的興起觸發了市場對 GPU 的大量需求,但 GPU 在 AI 場景中的應用面臨使用壽命短、使用成本高等問題。現場可編程門陣列 (FPGA) 這一可以定制化硬件處理器反倒是更好的解決方案。隨著可編程性等問題在 FPGA 上的解決,FPGA 將成為市場人工智能應用的選擇。
2020-12-11 15:02:412493 (網盤)關于SDRAM和錄音機等FPGA視頻(android嵌入式開發教程)-關于SDRAM和錄音機等FPGA視頻,一步一步的講解,真的很詳細,適合大家自學研究。
2021-08-04 12:21:5015 CPU和GPU的區別有哪些呢?接下來簡單給大家介紹一下關于GPU和CPU的區別。
2022-01-06 17:07:1527152 時序分析時FPGA設計中永恒的話題,也是FPGA開發人員設計進階的必由之路。慢慢來,先介紹時序分析中的一些基本概念。
2022-03-18 11:07:132096 FPGA 可提供一種不同的 AI 優化的硬件方法。與 GPU 不同,FPGA 提供獨特的精細化空間可重構性。這意味著我們可以配置 FPGA 資源,以極為準確的順序執行精確的數學函數,從而實施所需的操作。
2022-06-13 09:58:351060 為了提升計算基礎設施的性能,并緊跟數據分析與 AI 不斷攀升的需求,眾多企業將硬件加速視為主要的解決方案。在大多數情況下,先進的可編程硬件(主要是指 GPU 和 FPGA)是加速的主要方式。通過使用這種先進的硬件,企業正在贏得計算優勢;然而,對于編程難度,他們仍然存在合理的擔憂。
2022-08-02 08:03:361914 首先,文章使用GPU最擅長處理的工作負載:通用矩陣乘(GEMM)來跑GPU的benchmark(什么是GEMM請移步https://spatial-lang.org/gemm),為了測量最佳的GPU
2022-08-16 09:22:092278 陌生,它一直都被廣泛使用。但是,大部分人 還不是太了解它,對它有很多疑問——FPGA到底是什么?為什么要使用它?相比 CPU、GPU、ASIC(專用芯片),FPGA有什么特點?…… 今天,帶著這一系列的問題,我們一起來——揭秘FPGA。 一、為什么使用 FPGA? 眾所周知,
2022-11-22 14:35:101087 關于 FPGA 的 IO資源分析共分為三個系列進行具體闡述,分別為: IO資源:分析FPGA IO資源的電氣特性; IO邏輯資源:分析FPGA的輸入輸出數據寄存器、DDR工作方式、可編程輸入延時
2022-12-13 13:20:061099 英特爾 加速器架構實驗室的Eriko Nurvit ad hi 博士以 最新 的? GPU ?為參照,對兩代? Intel ? FPGA ?上新興的DNN 算法 進行了評估,認為新興的低精度和稀疏
2023-03-11 13:05:06403 當前主流的AI芯片主要分為三類,GPU、FPGA、ASIC。GPU、FPGA均是前期較為成熟的芯片架構,屬于通用型芯片。ASIC屬于為AI特定場景定制的芯片。行業內已經確認CPU不適用于AI計算,但是在AI應用領域也是必不可少。
2023-03-17 11:05:301515 FPGA中關于SPI的使用
2023-04-12 10:13:16531 關于NXP-IMX8圖形開發(GPU)案例分享!
2021-09-17 14:39:111495 GPU和FPGA都是現代計算機技術中的高性能計算設備,具有不同的特點和應用場景。本文將詳細介紹GPU和FPGA的工作原理及其區別。
2023-08-06 16:50:491348 FPGA(現場可編程門陣列)和GPU(圖形處理器)是兩種常見的硬件加速器,用于提高計算和處理速度。盡管它們在很多方面都有重疊,但在架構、設計和應用上存在許多區別。在本文中,我們將詳細探討FPGA
2023-12-25 15:28:00715 Hello,大家好,之前給大家分享了大約一百多個關于FPGA的開源項目,涉及PCIe、網絡、RISC-V、視頻編碼等等,這次給大家帶來的是不枯燥的娛樂項目,主要偏向老的游戲內核使用FPGA進行硬解,涉及的內核數不勝數,主要目標是高的可實現性及復現性。
2024-01-10 10:54:24363
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