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 09:00:29
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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 12:16:387349 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 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 的呼叫中心通常需要雇傭大量的客服人員，不僅成本高昂，而且受到人為因素的限制，相比之下，AI智能呼叫中心運營成本低，而且工作效率更高，為用戶提供快速、準確的解決方案，大大減少了人力資源的需求，還可以根據
2023-09-20 17:53:17
、GPU、FPGA及ASIC四種，依特性與使用目的不同又可區分為云端運算與邊緣運算。 前者云端運算因為需要處理龐大數據，加上長時間運作，芯片需求特性為功耗較高，整體效能佳，主要應用在數據中心與超級計算機
2017-12-05 08:09:38
域。但從根本上講，GPU 的基本架構和數據流在制造之前是固定的。
FPGA 可幫助編程人員和設計人員更靈活地適應和更新計算架構，從而帶來更能滿足其需求的特定域架構。FPGA 并不是什么新事物，但因
2023-06-28 18:18:57
GPU。除了性能外，FPGA 的強大還源于它們具有適應性，通過重用現有的芯片可以輕松實現更改，從而讓團隊在六個月內從想法進展到原型（和用18個月構建一個 ASIC 相比）。”1.測試中使用的神經網絡機器
2017-04-27 14:10:12
本帖最后由 eehome 于 2013-1-5 10:02 編輯
FPGA/CPLD與單片機相比有哪些優勢？單片機在高速環境下的應用大大受限。FPGA則操控層次更低，可設計自由度更大的芯片
2012-02-27 13:37:04
隨著數字融合的進一步發展，系統的設計和實現需要更大的靈活性，以解決將完全不同的標準和要求整合為同類產品時引發的諸多問題。本文介紹FPGA在視頻處理中的應用，與ASSP和芯片組解決方案相比，FPGA可根據目前設計工程師的實際需求提供不同層次的靈活性，并保持明顯優于傳統DSP的性能。
2019-08-22 08:21:21
任務中：在數據中心，FPGA相比GPU的核心優勢在于延遲。FPGA為什么比GPU的延遲低很多？本質上是體系結構的區別。FPGA同時擁有流水線并行和數據并行，而GPU幾乎只有數據并行（流水線深度受限
2018-08-16 09:54:23
適應新的變化。此外， FPGA 還可以同時融合工業現場的 PLC、網關、傳感器、 馬達、 HMI 等設備， 實現不同設備的實時控制和通信。
3.相比GPU，FPGA的時延和功耗更有優勢
2023-11-09 14:09:46
，并在運算速度和吞吐量方面提供了更高的性能。它們的使用壽命也更長，大約是 GPU 的 2-5 倍，并且對惡劣環境和其它特殊環境因素有更強的適應性。
有一些公司已經在他們的人工智能產品中使用了 FPGA
2024-03-21 15:19:45
FPGA技術之所以在最近十年中得到越來越多的重視，無外乎它所固有的靈活性、并行性和集成性等特點，也正迎合了如今電子產品對快速上市、性能卓越且小型化的需求。（特權同學版權所有）如前所述，與眾多功能固定、引腳
2015-03-26 11:00:19
當AI遇上FPGA，告別高門檻、高能耗、高成本
2019-10-21 08:00:04
較之于其它電子器件又有什么優勢呢，同CPLD相比，FPGA具有邏輯資源豐富，規模與密度高的特點，CPLD與FPGA同屬可編程器件類型，但是CPLD內部只有組合邏輯，難以實現時序邏輯，而且邏輯單元有限
2020-06-23 15:04:14
/1pJ5bCttFPGA技術之所以在最近十年中得到越來越多的重視，無外乎它所固有的靈活性、并行性和集成性等特點，也正迎合了如今電子產品對快速上市、性能卓越且小型化的需求。（特權同學版權所有）如前所述，與眾多功能固定、引腳
2019-04-12 00:25:04
產生新需求，將帶來高性能GPU市場快速增長。GPU分類與主要廠商，資料來源：架構師技術聯盟、華西證券研究所云端AI服務器AI服務器通常搭載GPU、FPGA、ASIC等加速芯片，利用CPU與加速芯片的組合
2021-12-07 10:04:11
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
相比GPS模塊北斗模塊的優勢有哪些？
2021-05-13 06:03:52
單片機和ARM有什么區別？ARM與單片機相比有哪些優勢？
2021-10-25 07:46:16
能耗并提高數據安全性。本文將對 NanoEdge AI 的技術原理、應用場景以及優勢進行綜述。
1、技術原理
NanoEdge AI 的核心技術包括邊緣計算、神經網絡壓縮和低功耗硬件設計。邊緣計算
2024-03-12 08:09:00
最近發現多軸上面好多用Nuttx，有哪位大神能告訴本萌新，Nuttx相比FreeRTOS或者UCOS有什么優勢嗎？選用Nuttx的原因又是什么呢？
2020-06-12 04:35:35
ARM處理器的三大特點分別是什么？PowerPC架構相比于ARM有哪些優勢？
2021-09-23 07:28:25
RISC-V是什么？它與ARM架構相比有何優勢和劣勢？哪些市場應用和產品將會成為RISC-V架構快速發展的驅動力？RISC-V對半導體產業的發展會帶來哪些影響？
2021-06-16 06:44:17
`請問UVLED燈和高壓汞燈相比有哪些優勢？`
2019-12-05 17:21:04
``Xilinx Artix-7 FPGA快速入門、技巧與實例連載4——FPGA的優勢更多資料共享鏈接：https://share.weiyun.com/53UnQas若要準確評估FPGA技術能否
2019-03-12 18:08:38
上有不小的優勢，也在過去一段時間內成為了此類應用的主流方案，但也受限于極高的成本和功耗代價；相比之下，單位功耗性能是GPU的3~4倍的FPGA則大有取而代之之勢。圖1.29并行計算高性能計算（HPC
2019-03-22 08:28:31
FPGA的相關技術。業內人士稱，這筆收購很有可能使得Altera和Xilinx成為盟友關系，雙方均代表人工智能FPGA芯片陣營，英特爾屬于GPU芯片陣營。眼看FPGA和GPU的大戰即將來臨，而此時英特爾在其中扮演著非常重要的角色，天平隨時會因為英特爾而發生變化。
2016-09-08 13:54:13
，發布基準表明在某些應用方面，FPGA每美元的處理能力是DSP解決方案的多倍。2在硬件層面控制輸入和輸出（I/ O）為滿足應用需求提供了更快速的響應時間和專業化的功能。上市時間—盡管上市的限制條件越來越多
2019-04-28 10:04:13
labview相比matlab優勢在哪？
2011-07-17 11:31:25
pwm相比dac的優勢有么？
2023-10-28 07:49:58
的要求。根據Think Silicon的說法，他們將NEOX視為一種靈活可擴展的GPU方案，支持在資源有限的設備上快速部署AI、機器學習和GPGPU應用程序，并以超低功耗的優勢顯著延長電池壽命。該芯片
2022-03-24 15:53:12
應用與工作負載的需求，從硬件層進行更改變化。ACAP的靈活應變能力可支持在工作過程中以毫秒級動態調節，實現了CPU與GPU 所無法企及的性能水平與單位功耗性能。 “雖然FPGA與Zynq SoC技術仍然是
2018-03-23 14:31:40
與現有的其他FPGA云平臺相比，Catapult平臺的最主要特點就是構建了一個遍布全球的FPGA資源池，并能對資源池中的FPGA硬件資源進行靈活的分配和使用。相比其他方案，這種對FPGA的池化有著
2019-08-11 04:00:00
產生新需求，將帶來高性能GPU市場快速增長。GPU分類與主要廠商，資料來源：架構師技術聯盟、華西證券研究所云端AI服務器AI服務器通常搭載GPU、FPGA、ASIC等加速芯片，利用CPU與加速芯片的組合
2021-12-07 09:59:04
為什么要使用thumb模式，與ARM相比較，Thumb代碼的兩大優勢是什么？
2022-11-02 14:17:55
大家好。與 CORDIS 相比，一種算法相對于另一種 PLL 的優勢是什么？是否有設置系數方法的描述。
2023-01-05 08:28:20
正交頻分多址OFDMA的基本原理是什么？正交頻分多址OFDMA有哪些使用缺點？與OFDM&CDMA相比，OFDMA有什么優勢？
2021-06-21 06:44:37
與點溫儀相比，紅外熱像儀具有哪幾大優勢？
2021-05-10 06:01:54
單相電機和三相電機，實質上區別，或者說為什么三相電機比單相電機更具優勢
不要百度，復制的。要能看懂的，通俗些。
就是說三相電機的優勢在哪里。我覺著，三相電機，比單相貴，一定有他的優勢。
2023-11-09 07:50:01
微軟卻全面擁抱FPGA作為AI計算平臺。同時，亞馬遜和百度也是FPGA路線。百度在一個電路板上集成了CPU、GPU和FPGA，稱為“XPU”。亞馬遜的云服務提供F1加速平臺，提供FPGA計算加速。微軟
2018-08-21 09:50:44
電腦、智能手機等）上運行繪圖運算工作的微處理器。因為對于處理圖像數據來說，圖像上的每一個像素點都有被處理的需要，這是一個相當大的數據，所以對于運算加速的需求圖像處理領域最為強烈，GPU也就
2017-03-15 11:40:15
。
FPGA的架構，是無批次（Batch-less）的。每處理完成一個數據包，就能馬上輸出，時延更有優勢。
那么，問題來了。GPU這里那里都不如FPGA和ASIC，為什么還會成為現在AI計算的大熱門呢
2024-01-23 19:08:55
規模化量產場景下，ASIC芯片更具競爭優勢.FPGA芯片相較于ASIC芯片ASIC與FPGA開發流程區別：?ASIC需從標準單元進行設計，功能需求及性能需求發生變化時，ASIC芯片設計需經歷重新投片
2021-07-04 08:30:00
規模化量產場景下，ASIC芯片更具競爭優勢.FPGA芯片相較于ASIC芯片ASIC與FPGA開發流程區別：?ASIC需從標準單元進行設計，功能需求及性能需求發生變化時，ASIC芯片設計需經歷重新投片
2021-07-04 08:30:00
iMX6開發板詳細規格參數介紹，如何使用iMX6開發板快速設計出更具有競爭力的產品？
2021-04-02 06:24:05
較慢的CPU，將NN的FPGA實現與GPU / NPU和ASIC的實現進行一下對比。事實證明，FPGA的獨特優勢在于其可重新配置能力。這也解釋了為什么目前很多學術資源研究如何將FPGA高效地用于NN
2023-02-08 15:26:46
處理，并行計算的優勢不能發揮出來。 相比較而言，運行深度學習算法實現同樣的性能，GPU所需功耗遠大于FPGA，通常情況下，GPU只能達到FPGA能效比的一半或更低。目前來看，深度學習算法還未完全成熟
2021-09-17 17:08:32
快速變化的市場需求。設計人員可以在不依賴云端的情況下，快速為網絡邊緣設備提供更多計算資源的其中一個方法是使用FPGA中本身的并行處理能力來加速神經網絡性能。此外，通過使用針對低功耗運行而優化的低密度、小尺寸封裝FPGA，設計人員可以滿足新的消費和工業應用對功耗和尺寸的嚴格限制。
2020-10-23 11:43:04
AI設計主要參與方都是功能強大的CPU，GPU和FPGA等。微型微控制器與強大的人工智能（AI）世界有什么關系？但隨著AI從云到邊緣的發展，使得這一觀點正在迅速改變，AI計算引擎使MCU能夠突破
2021-11-01 08:55:02
現代通信信號處理發展到3G、4G時代后，每秒上百兆比特處理速度的要求對于自適應處理技術是一個極大的挑戰。使用具有高度并行結構的FPGA實現自適應算法以及完成相應的調整和優化，相比于在DSP芯片上的算法實現可以達到更高的運行速度。
2019-08-23 08:03:10
，支持廣泛的應用程序和動態工作負載。本文將討論這些行業挑戰可以在不同級別的硬件和軟件設計采用Xilinx VERSAL AI核心，業界首創自適應計算加速平臺超越了CPU/GPU和FPGA的性能。
2020-11-01 09:28:57
` 近年來，我國工業發展迅猛，為了適應市場不斷變化的發展需求，灌膠機的發展也是經歷了一次又一次的變革，那么未來灌膠機的發展方向在哪里?灌膠機的發展如何才能適應行業需求? 灌膠機的發展如何才能適應
2018-05-14 14:30:44
本帖最后由 于圭 于 2015-2-3 19:53 編輯
瑞薩R8C與16位凌陽單片機相比較有那些優勢？它可以在那些方面應用更能體現它得優勢？它的指令系統與C51單片機有很大的不同嗎？
2015-01-28 18:07:41
應用通用神經網絡。所以有不同的方法，“他說。與此應用中的MCU相比，FPGA具有多種優勢。它們可以提供界面靈活性，這在同一系統中使用許多不同類型的傳感器時非常有用，并且它們可以幫助進行未來驗證。“MCU
2019-05-29 10:38:09
網表仿真與RTL仿真相比有何優勢？“線與”邏輯是什么？
2021-11-04 06:23:16
什么是暗硅效應 FPGA：解決暗硅效應的有效途徑 使用FPGA的獨特優勢是什么 什么是Catapult項目 腦波項目與實時AI 評價實時AI系統的主要標準 AI未來的發展路在何方？
2020-11-26 06:36:36
使用HD-SDI視頻連接的新興應用有哪幾種？Xilinx FPGA該怎樣去適應不斷變化的廣播視頻潮流？
2021-04-30 07:11:02
采樣電阻加運放的電流采樣方法運用那種更具優勢？
2022-02-23 07:46:41
對網絡拓撲變化的適應性
2009-06-09 23:45:15696 
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 新一代的PowerVR GPU，可為成本敏感設備的圖形與運算功能樹立新的標準。與前一代的GPU相比，SoC供應商將能以相同的芯片面積實現顯著的性能提升。 運用新款 PowerVR Series9XE和Series9XM GPU，SoC供應商與OEM廠商能把成本與功耗降至最低。
2018-04-09 07:19:003381 FPGA相比于CPU，最大的優點在于速度，簡單來講，FPGA是靠控制每個時鐘（Cycle）來驅動信號與寄存器傳輸的，也就是說可以通過時鐘來精確控制任務。
2018-03-28 17:10:2712247 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 
Xilinx表示，伙伴廠商利用FPGA芯片進行基因體定序與優化語音識別所需的深度學習、察覺FPGA的耗能低于GPU且處理速度較快。相較于GPU只能處理運算，FPGA能以更快速的速度一次處理所有與AI相關的信息。
2018-11-22 17:20:361105 芯片進行基因體定序與優化語音辨識所需的深度學習，察覺FPGA 的耗能低于GPU 且處理速度較快。相較于GPU 只能處理運算，FPGA 能以更快速的速度一次處理所有與AI 相關資訊。
2019-01-18 14:14:42499 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 人工智能的三大支撐是硬件、算法和數據，其中硬件指的是運行 AI 算法的芯片與相對應的計算平臺。在硬件方面，目前主要是使用 GPU 并行計算神經網絡，同時，還有 FPGA 和 ASIC 也具有未來異軍突起的潛能。
2019-08-21 17:48:555236 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 從技術方面來看，AI芯片的典型代表包括GPU、FPGA和ASIC三種。不過，GPU并未專門針對安防監控需求進行優化，處理大量視頻數據時功耗高，FPGA和ASIC在效能方面有更好的表現。
2019-09-12 15:37:581031 數據中心邏輯芯片是百億美元市場，低延遲+高吞吐奠定FPGA核心優勢。根據 Intel披露的數據，數據中心領域邏輯芯片市場規模2017年達25億美元，2022 年有望達到80-100億美元。數據中心FPGA主要用在硬件加速，相比GPU，FPGA在數據中心的核心優勢在于低延遲及高吞吐。
2019-10-10 15:00:361284 隨著AI、物聯網、無人駕駛、5G在內的新興行業興起的同時，對極具靈活性、可重構的FPGA有很大的需求，也給FPGA廠商帶來更多機會，構成龐大的市場。
2019-10-14 17:33:49814 隨著AI、物聯網、無人駕駛、5G在內的新興行業興起的同時，對極具靈活性、可重構的FPGA有很大的需求，也給FPGA廠商帶來更多機會，構成龐大的市場。
2019-10-16 14:25:42627 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。
2019-10-18 15:48:141326 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 日前賽靈思推出最大容量FPGA芯片，阿里達摩院也發布了關于AI語音的FPGA芯片技術。FPGA芯片有何特別之處？
2019-11-14 15:16:173346 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。
2019-12-20 14:39:312425 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 滿足了AI工作負載的靈活性和性能需求，并為任何部署提供了高吞吐量和低延遲性能優勢。”過去，即插即用的 FPGA對于非專業人士來說很難編程，但是Mipsology希望將FPGA變成即插即用
2020-07-21 15:14:059140 當前，信息安全性、通信帶寬和處理延遲方面的問題正在將AI從云驅動到邊緣。盡管如此，從根本上通過可用于訓練和運行大型神經網絡的GPU，其可用性在云計算方面取得重大進展的類似AI創新并不適合邊緣AI。Edge AI小工具可以在緊張的資源預算下工作，例如，內存、功能和計算能力。
2020-09-14 11:36:282956 固態硬盤與機械硬盤相比，二者之間哪個更具有優勢？
2022-02-03 10:13:0015448 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 
通過 NVIDIA GPU 加速平臺，Colossal-AI 實現了通過高效多維并行、異構內存管理、大規模優化庫、自適應任務調度等方式，更高效快速部署 AI 大模型訓練與推理。
2022-10-19 09:39:391147 FPGA是可重新編程的器件，因此系統設計人員可以不斷開發、測試和實施對現有功能的優化，或者引入全新的功能，無需等待下一代系統。而且，由于FPGA的算法不斷發展，可以適應各種變化，在PC生命周期內持續優化新功能。
2022-10-26 15:23:29462 盡管模仿人類思想和想法的軟件算法是人工智能的基礎，但硬件也是一個重要組成部分，這就是現場可編程門陣列 (FPGA) 和圖形處理單元（GPU）發揮重要作用的地方。 人工智能 (AI) 是指能夠以與人
2023-02-05 22:35:05945 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 大量的算術電路陣列為英偉達GPU提供了動力，以實現前所未有的AI、高性能計算和計算機圖形加速。因此，改進這些算術電路的設計對于提升 GPU 性能和效率而言至關重要。
2023-12-05 11:05:08176 隨著人工智能（AI）的快速發展，其對計算能力的需求也在持續增長。傳統的中央處理器（CPU）和圖形處理器（GPU）雖然在AI計算中占據主導地位，但面對日益增長的數據量和計算復雜性，它們也面臨著功耗
2024-03-07 09:37:20347 
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