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電子發(fā)燒友網(wǎng)>可編程邏輯>GPU相比FPGA更具優(yōu)勢(shì),更能適應(yīng)AI快速的變化需求

GPU相比FPGA更具優(yōu)勢(shì),更能適應(yīng)AI快速的變化需求

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GPUFPGA及ASIC四種,依特性與使用目的不同又可區(qū)分為云端運(yùn)算與邊緣運(yùn)算。 前者云端運(yùn)算因?yàn)樾枰幚睚嫶髷?shù)據(jù),加上長(zhǎng)時(shí)間運(yùn)作,芯片需求特性為功耗較高,整體效能佳,主要應(yīng)用在數(shù)據(jù)中心與超級(jí)計(jì)算機(jī)
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FPGA 編程:原理概述

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2023-06-28 18:18:57

FPGA 超越 GPU,問鼎下一代深度學(xué)習(xí)主引擎

GPU。除了性能外,FPGA 的強(qiáng)大還源于它們具有適應(yīng)性,通過重用現(xiàn)有的芯片可以輕松實(shí)現(xiàn)更改,從而讓團(tuán)隊(duì)在六個(gè)月內(nèi)從想法進(jìn)展到原型(和用18個(gè)月構(gòu)建一個(gè) ASIC 相比)。”1.測(cè)試中使用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器
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適應(yīng)新的變化。此外, FPGA 還可以同時(shí)融合工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)的 PLC、網(wǎng)關(guān)、傳感器、 馬達(dá)、 HMI 等設(shè)備, 實(shí)現(xiàn)不同設(shè)備的實(shí)時(shí)控制和通信。 3.相比GPUFPGA的時(shí)延和功耗更有優(yōu)勢(shì)
2023-11-09 14:09:46

FPGA在深度學(xué)習(xí)應(yīng)用中或?qū)⑷〈?b class="flag-6" style="color: red">GPU

,并在運(yùn)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(zhǎng),大約是 GPU 的 2-5 倍,并且對(duì)惡劣環(huán)境和其它特殊環(huán)境因素有更強(qiáng)的適應(yīng)性。 有一些公司已經(jīng)在他們的人工智能產(chǎn)品中使用了 FPGA
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FPGA實(shí)戰(zhàn)演練邏輯篇7:FPGA優(yōu)勢(shì)

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FPGA對(duì)AI發(fā)展有什么影響?

當(dāng)AI遇上FPGA,告別高門檻、高能耗、高成本
2019-10-21 08:00:04

FPGA有哪些特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì) FPGA與MCU有什么區(qū)別

較之于其它電子器件又有什么優(yōu)勢(shì)呢,同CPLD相比FPGA具有邏輯資源豐富,規(guī)模與密度高的特點(diǎn),CPLD與FPGA同屬可編程器件類型,但是CPLD內(nèi)部只有組合邏輯,難以實(shí)現(xiàn)時(shí)序邏輯,而且邏輯單元有限
2020-06-23 15:04:14

FPGA的三大特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì)

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GPU八大主流的應(yīng)用場(chǎng)景

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ai芯片和gpu的區(qū)別▌車載芯片的發(fā)展趨勢(shì)(CPU-GPU-FPGA-ASIC)過去汽車電子芯片以與傳感器一一對(duì)應(yīng)的電子控制單元(ECU)為主,主要分布與發(fā)動(dòng)機(jī)等核心部件上。...
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單片機(jī)和ARM有什么區(qū)別?ARM與單片機(jī)相比有哪些優(yōu)勢(shì)
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NanoEdge AI的技術(shù)原理、應(yīng)用場(chǎng)景及優(yōu)勢(shì)

能耗并提高數(shù)據(jù)安全性。本文將對(duì) NanoEdge AI 的技術(shù)原理、應(yīng)用場(chǎng)景以及優(yōu)勢(shì)進(jìn)行綜述。 1、技術(shù)原理 NanoEdge AI 的核心技術(shù)包括邊緣計(jì)算、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)壓縮和低功耗硬件設(shè)計(jì)。邊緣計(jì)算
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Nuttx相比FreeRTOS或者UCOS有什么優(yōu)勢(shì)

最近發(fā)現(xiàn)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(yōu)勢(shì)嗎?選用Nuttx的原因又是什么呢?
2020-06-12 04:35:35

PowerPC架構(gòu)相比于ARM有哪些優(yōu)勢(shì)

ARM處理器的三大特點(diǎn)分別是什么?PowerPC架構(gòu)相比于ARM有哪些優(yōu)勢(shì)
2021-09-23 07:28:25

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RISC-V是什么?它與ARM架構(gòu)相比有何優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì)?哪些市場(chǎng)應(yīng)用和產(chǎn)品將會(huì)成為RISC-V架構(gòu)快速發(fā)展的驅(qū)動(dòng)力?RISC-V對(duì)半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)的發(fā)展會(huì)帶來哪些影響?
2021-06-16 06:44:17

UVLED燈和高壓汞燈相比有哪些優(yōu)勢(shì)

`請(qǐng)問UVLED燈和高壓汞燈相比有哪些優(yōu)勢(shì)?`
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Xilinx Artix-7 FPGA快速入門、技巧與實(shí)例連載4——FPGA優(yōu)勢(shì)

``Xilinx Artix-7 FPGA快速入門、技巧與實(shí)例連載4——FPGA優(yōu)勢(shì)更多資料共享鏈接:https://share.weiyun.com/53UnQas若要準(zhǔn)確評(píng)估FPGA技術(shù)能否
2019-03-12 18:08:38

Xilinx Artix-7 FPGA快速入門、技巧與實(shí)例連載5——FPGA應(yīng)用領(lǐng)域

上有不小的優(yōu)勢(shì),也在過去一段時(shí)間內(nèi)成為了此類應(yīng)用的主流方案,但也受限于極高的成本和功耗代價(jià);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(shì)。圖1.29并行計(jì)算高性能計(jì)算(HPC
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Xilinx收購Auviz Systems,FPGAGPU之戰(zhàn)終于要開始了

FPGA的相關(guān)技術(shù)。業(yè)內(nèi)人士稱,這筆收購很有可能使得Altera和Xilinx成為盟友關(guān)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FPGAGPU的大戰(zhàn)即將來臨,而此時(shí)英特爾在其中扮演著非常重要的角色,天平隨時(shí)會(huì)因?yàn)橛⑻貭柖l(fā)生變化
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labview FPGA技術(shù)的優(yōu)勢(shì)

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2023-10-28 07:49:58

?GPU,RISC-V的長(zhǎng)痛

的要求。根據(jù)Think Silicon的說法,他們將NEOX視為一種靈活可擴(kuò)展的GPU方案,支持在資源有限的設(shè)備上快速部署AI、機(jī)器學(xué)習(xí)和GPGPU應(yīng)用程序,并以超低功耗的優(yōu)勢(shì)顯著延長(zhǎng)電池壽命。該芯片
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【AD新聞】賽靈思新CEO訪華繪藍(lán)圖,7nm ACAP平臺(tái)要讓CPU/GPU難企及

應(yīng)用與工作負(fù)載的需求,從硬件層進(jìn)行更改變化。ACAP的靈活應(yīng)變能力可支持在工作過程中以毫秒級(jí)動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié),實(shí)現(xiàn)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(shù)仍然是
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一文看完GPU八大應(yīng)用場(chǎng)景,搶食千億美元市場(chǎng)

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為什么三相電機(jī)比單相電機(jī)更具優(yōu)勢(shì)

單相電機(jī)和三相電機(jī),實(shí)質(zhì)上區(qū)別,或者說為什么三相電機(jī)比單相電機(jī)更具優(yōu)勢(shì) 不要百度,復(fù)制的。要能看懂的,通俗些。 就是說三相電機(jī)的優(yōu)勢(shì)在哪里。我覺著,三相電機(jī),比單相貴,一定有他的優(yōu)勢(shì)
2023-11-09 07:50:01

為什么微軟選擇FPGAAI

微軟卻全面擁抱FPGA作為AI計(jì)算平臺(tái)。同時(shí),亞馬遜和百度也是FPGA路線。百度在一個(gè)電路板上集成了CPU、GPUFPGA,稱為“XPU”。亞馬遜的云服務(wù)提供F1加速平臺(tái),提供FPGA計(jì)算加速。微軟
2018-08-21 09:50:44

從CPU、GPU再到TPU,Google的AI芯片是如何一步步進(jìn)化過來的?

電腦、智能手機(jī)等)上運(yùn)行繪圖運(yùn)算工作的微處理器。因?yàn)閷?duì)于處理圖像數(shù)據(jù)來說,圖像上的每一個(gè)像素點(diǎn)都有被處理的需要,這是一個(gè)相當(dāng)大的數(shù)據(jù),所以對(duì)于運(yùn)算加速的需求圖像處理領(lǐng)域最為強(qiáng)烈,GPU也就
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到底什么是ASIC和FPGA

FPGA的架構(gòu),是無批次(Batch-less)的。每處理完成一個(gè)數(shù)據(jù)包,就能馬上輸出,時(shí)延更有優(yōu)勢(shì)。 那么,問題來了。GPU這里那里都不如FPGA和ASIC,為什么還會(huì)成為現(xiàn)在AI計(jì)算的大熱門呢
2024-01-23 19:08:55

史上最強(qiáng)FPGA芯片行業(yè)綜述

規(guī)模化量產(chǎn)場(chǎng)景下,ASIC芯片更具競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì).FPGA芯片相較于ASIC芯片ASIC與FPGA開發(fā)流程區(qū)別:?ASIC需從標(biāo)準(zhǔn)單元進(jìn)行設(shè)計(jì),功能需求及性能需求發(fā)生變化時(shí),ASIC芯片設(shè)計(jì)需經(jīng)歷重新投片
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如何使用iMX6開發(fā)板快速設(shè)計(jì)出更具有競(jìng)爭(zhēng)力的產(chǎn)品?

iMX6開發(fā)板詳細(xì)規(guī)格參數(shù)介紹,如何使用iMX6開發(fā)板快速設(shè)計(jì)出更具有競(jìng)爭(zhēng)力的產(chǎn)品?
2021-04-02 06:24:05

對(duì)FPGA與ASIC/GPU NN實(shí)現(xiàn)進(jìn)行定性的比較

較慢的CPU,將NN的FPGA實(shí)現(xiàn)與GPU / NPU和ASIC的實(shí)現(xiàn)進(jìn)行一下對(duì)比。事實(shí)證明,FPGA的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)在于其可重新配置能力。這也解釋了為什么目前很多學(xué)術(shù)資源研究如何將FPGA高效地用于NN
2023-02-08 15:26:46

當(dāng)AI遇上FPGA會(huì)產(chǎn)生怎樣的反應(yīng)

處理,并行計(jì)算的優(yōu)勢(shì)不能發(fā)揮出來。 相比較而言,運(yùn)行深度學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)同樣的性能,GPU所需功耗遠(yuǎn)大于FPGA,通常情況下,GPU只能達(dá)到FPGA能效比的一半或更低。目前來看,深度學(xué)習(xí)算法還未完全成熟
2021-09-17 17:08:32

當(dāng)AI遇到FPGA,會(huì)發(fā)生什么化學(xué)反應(yīng)呢?

快速變化的市場(chǎng)需求。設(shè)計(jì)人員可以在不依賴云端的情況下,快速為網(wǎng)絡(luò)邊緣設(shè)備提供更多計(jì)算資源的其中一個(gè)方法是使用FPGA中本身的并行處理能力來加速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能。此外,通過使用針對(duì)低功耗運(yùn)行而優(yōu)化的低密度、小尺寸封裝FPGA,設(shè)計(jì)人員可以滿足新的消費(fèi)和工業(yè)應(yīng)用對(duì)功耗和尺寸的嚴(yán)格限制。
2020-10-23 11:43:04

微型微控制器與強(qiáng)大的人工智能(AI)世界有什么關(guān)系

AI設(shè)計(jì)主要參與方都是功能強(qiáng)大的CPU,GPUFPGA等。微型微控制器與強(qiáng)大的人工智能(AI)世界有什么關(guān)系?但隨著AI從云到邊緣的發(fā)展,使得這一觀點(diǎn)正在迅速改變,AI計(jì)算引擎使MCU能夠突破
2021-11-01 08:55:02

怎么設(shè)計(jì)基于FPGA的高速自適應(yīng)濾波器?

現(xiàn)代通信信號(hào)處理發(fā)展到3G、4G時(shí)代后,每秒上百兆比特處理速度的要求對(duì)于自適應(yīng)處理技術(shù)是一個(gè)極大的挑戰(zhàn)。使用具有高度并行結(jié)構(gòu)的FPGA實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)算法以及完成相應(yīng)的調(diào)整和優(yōu)化,相比于在DSP芯片上的算法實(shí)現(xiàn)可以達(dá)到更高的運(yùn)行速度。
2019-08-23 08:03:10

深度學(xué)習(xí)推理和計(jì)算-通用AI核心

,支持廣泛的應(yīng)用程序和動(dòng)態(tài)工作負(fù)載。本文將討論這些行業(yè)挑戰(zhàn)可以在不同級(jí)別的硬件和軟件設(shè)計(jì)采用Xilinx VERSAL AI核心,業(yè)界首創(chuàng)自適應(yīng)計(jì)算加速平臺(tái)超越了CPU/GPUFPGA的性能。
2020-11-01 09:28:57

灌膠機(jī)的發(fā)展如何才能適應(yīng)行業(yè)需求?

`  近年來,我國工業(yè)發(fā)展迅猛,為了適應(yīng)市場(chǎng)不斷變化的發(fā)展需求,灌膠機(jī)的發(fā)展也是經(jīng)歷了一次又一次的變革,那么未來灌膠機(jī)的發(fā)展方向在哪里?灌膠機(jī)的發(fā)展如何才能適應(yīng)行業(yè)需求?  灌膠機(jī)的發(fā)展如何才能適應(yīng)
2018-05-14 14:30:44

瑞薩R8C與16位凌陽單片機(jī)相比較有那些優(yōu)勢(shì)

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(jī)相比較有那些優(yōu)勢(shì)?它可以在那些方面應(yīng)用更能體現(xiàn)它得優(yōu)勢(shì)?它的指令系統(tǒng)與C51單片機(jī)有很大的不同嗎?
2015-01-28 18:07:41

硬件幫助將AI移動(dòng)到邊緣

應(yīng)用通用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。所以有不同的方法,“他說。與此應(yīng)用中的MCU相比FPGA具有多種優(yōu)勢(shì)。它們可以提供界面靈活性,這在同一系統(tǒng)中使用許多不同類型的傳感器時(shí)非常有用,并且它們可以幫助進(jìn)行未來驗(yàn)證。“MCU
2019-05-29 10:38:09

網(wǎng)表仿真與RTL仿真相比有何優(yōu)勢(shì)

網(wǎng)表仿真與RTL仿真相比有何優(yōu)勢(shì)?“線與”邏輯是什么?
2021-11-04 06:23:16

請(qǐng)問FPGA在人工智能時(shí)代有哪些獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)

  什么是暗硅效應(yīng)  FPGA:解決暗硅效應(yīng)的有效途徑  使用FPGA的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)是什么  什么是Catapult項(xiàng)目  腦波項(xiàng)目與實(shí)時(shí)AI  評(píng)價(jià)實(shí)時(shí)AI系統(tǒng)的主要標(biāo)準(zhǔn)  AI未來的發(fā)展路在何方?
2020-11-26 06:36:36

請(qǐng)問Xilinx FPGA該怎樣去適應(yīng)不斷變化的廣播視頻潮流?

使用HD-SDI視頻連接的新興應(yīng)用有哪幾種?Xilinx FPGA該怎樣去適應(yīng)不斷變化的廣播視頻潮流?
2021-04-30 07:11:02

采樣電阻加運(yùn)放的電流采樣方法運(yùn)用那種更具優(yōu)勢(shì)

采樣電阻加運(yùn)放的電流采樣方法運(yùn)用那種更具優(yōu)勢(shì)
2022-02-23 07:46:41

對(duì)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?b class="flag-6" style="color: red">變化的適應(yīng)

對(duì)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?b class="flag-6" style="color: red">變化的適應(yīng)
2009-06-09 23:45:15696

FPGA在汽車AI優(yōu)勢(shì)

fpga
電子學(xué)習(xí)發(fā)布于 2022-12-07 22:51:38

FPGA為什么比CPU和GPU

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(qū)動(dòng) 基于FPGA灰度圖像高斯濾波算法的實(shí)現(xiàn) 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與前一代的GPU相比

新一代的PowerVR GPU,可為成本敏感設(shè)備的圖形與運(yùn)算功能樹立新的標(biāo)準(zhǔn)。與前一代的GPU相比,SoC供應(yīng)商將能以相同的芯片面積實(shí)現(xiàn)顯著的性能提升。 運(yùn)用新款 PowerVR Series9XE和Series9XM GPU,SoC供應(yīng)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CPU在運(yùn)算中的優(yōu)勢(shì)

FPGA相比于CPU,最大的優(yōu)點(diǎn)在于速度,簡(jiǎn)單來講,FPGA是靠控制每個(gè)時(shí)鐘(Cycle)來驅(qū)動(dòng)信號(hào)與寄存器傳輸?shù)模簿褪钦f可以通過時(shí)鐘來精確控制任務(wù)。
2018-03-28 17:10:2712247

什么是ASIC芯片?與CPU、GPUFPGA相比如何?

不過在聯(lián)發(fā)科副總經(jīng)理暨智能設(shè)備事業(yè)群總經(jīng)理游人杰看來,雖然CPU、GPU等通用型芯片以及FPGA可以適應(yīng)相對(duì)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

NVIDIA能比FPGA速度更快的處理所有與AI相關(guān)的信息

Xilinx表示,伙伴廠商利用FPGA芯片進(jìn)行基因體定序與優(yōu)化語音識(shí)別所需的深度學(xué)習(xí)、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(yùn)算,FPGA能以更快速的速度一次處理所有與AI相關(guān)的信息。
2018-11-22 17:20:361105

相較于GPU只能處理運(yùn)算 FPGA能更快速的處理所有與AI相關(guān)資訊

芯片進(jìn)行基因體定序與優(yōu)化語音辨識(shí)所需的深度學(xué)習(xí),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(yùn)算,FPGA 能以更快速的速度一次處理所有與AI 相關(guān)資訊。
2019-01-18 14:14:42499

淺析GPUFPGA、ASIC三種主流AI芯片的區(qū)別

當(dāng)前主流的AI芯片主要分為三類,GPUFPGA、ASIC。其中GPUFPGA均是前期較為成熟的芯片架構(gòu),屬于通用型芯片。ASIC屬于為AI特定場(chǎng)景定制的芯片。
2019-03-07 14:39:2129058

AI的三種專用芯片 GPUFPGA以及ASIC

人工智能的三大支撐是硬件、算法和數(shù)據(jù),其中硬件指的是運(yùn)行 AI 算法的芯片與相對(duì)應(yīng)的計(jì)算平臺(tái)。在硬件方面,目前主要是使用 GPU 并行計(jì)算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),同時(shí),還有 FPGA 和 ASIC 也具有未來異軍突起的潛能。
2019-08-21 17:48:555236

萬能的FPGA真的能取代CPU和GPU

FPGA相對(duì)于CPU和GPU,在進(jìn)行感知處理等簡(jiǎn)單重復(fù)的任務(wù)的時(shí)候的優(yōu)勢(shì)很明顯,按照現(xiàn)在的趨勢(shì)發(fā)展下去,FPGA或許會(huì)在未來取代機(jī)器人開發(fā)中GPU的工作。
2019-09-06 17:48:102115

FPGA在安防應(yīng)用中所具備的優(yōu)勢(shì)

從技術(shù)方面來看,AI芯片的典型代表包括GPUFPGA和ASIC三種。不過,GPU并未專門針對(duì)安防監(jiān)控需求進(jìn)行優(yōu)化,處理大量視頻數(shù)據(jù)時(shí)功耗高,FPGA和ASIC在效能方面有更好的表現(xiàn)。
2019-09-12 15:37:581031

數(shù)據(jù)中心部署FPGA AI加速卡拉動(dòng)FPGA需求

數(shù)據(jù)中心邏輯芯片是百億美元市場(chǎng),低延遲+高吞吐奠定FPGA核心優(yōu)勢(shì)。根據(jù) Intel披露的數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)中心領(lǐng)域邏輯芯片市場(chǎng)規(guī)模2017年達(dá)25億美元,2022 年有望達(dá)到80-100億美元。數(shù)據(jù)中心FPGA主要用在硬件加速,相比GPUFPGA在數(shù)據(jù)中心的核心優(yōu)勢(shì)在于低延遲及高吞吐。
2019-10-10 15:00:361284

FPGA相比同等級(jí)的CPU擁有著較大的市場(chǎng)優(yōu)勢(shì)

隨著AI、物聯(lián)網(wǎng)、無人駕駛、5G在內(nèi)的新興行業(yè)興起的同時(shí),對(duì)極具靈活性、可重構(gòu)的FPGA有很大的需求,也給FPGA廠商帶來更多機(jī)會(huì),構(gòu)成龐大的市場(chǎng)。
2019-10-14 17:33:49814

隨著市場(chǎng)需求的不斷變化,FPGA的應(yīng)用越來越廣

隨著AI、物聯(lián)網(wǎng)、無人駕駛、5G在內(nèi)的新興行業(yè)興起的同時(shí),對(duì)極具靈活性、可重構(gòu)的FPGA有很大的需求,也給FPGA廠商帶來更多機(jī)會(huì),構(gòu)成龐大的市場(chǎng)。
2019-10-16 14:25:42627

GPU和GPP相比誰才是深度學(xué)習(xí)的未來

相比GPU和GPP,FPGA在滿足深度學(xué)習(xí)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(jì)算的能力和高效的能耗,FPGA將在一般的深度學(xué)習(xí)應(yīng)用中展現(xiàn)GPU和GPP所沒有的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)
2019-10-18 15:48:141326

FPGA相比GPU和CPU有什么行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)

與其他計(jì)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(diǎn)。圖1介紹了FPGA的硬件架構(gòu),每個(gè)FPGA主要由叁個(gè)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

FPGA有什么優(yōu)勢(shì),可以讓FPGA替代GPU

目前,在AI計(jì)算平臺(tái)使用最廣泛的兩種加速部件是GPUFPGAGPU可適用于具備計(jì)算密集、高并行、SIMD(SingleInstructionMultipleData,單指令多數(shù)據(jù)流)應(yīng)用等特點(diǎn)
2019-11-01 15:07:072656

與ASIC相比較,FPGA的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)是什么

日前賽靈思推出最大容量FPGA芯片,阿里達(dá)摩院也發(fā)布了關(guān)于AI語音的FPGA芯片技術(shù)。FPGA芯片有何特別之處?
2019-11-14 15:16:173346

FPGA相對(duì)于CPU和GPU而言有著比較明顯的優(yōu)勢(shì)

FPGA相對(duì)于CPU和GPU,在進(jìn)行感知處理等簡(jiǎn)單重復(fù)的任務(wù)的時(shí)候的優(yōu)勢(shì)很明顯,按照現(xiàn)在的趨勢(shì)發(fā)展下去,FPGA或許會(huì)在未來取代機(jī)器人開發(fā)中GPU的工作。
2019-12-20 14:39:312425

NVIDIA總監(jiān):GPU在可編程比FPGA優(yōu)勢(shì)

上周,在GTC19大會(huì)期間,NVIDIA加速計(jì)算產(chǎn)品管理總監(jiān)Paresh Kharya對(duì)關(guān)于GPU相比FPGA優(yōu)勢(shì)的問題時(shí)回答表示,GPU在可編程上具備明顯優(yōu)勢(shì),整個(gè)開發(fā)時(shí)間更短。
2019-12-27 14:47:332760

FPGA取代AI加速器中的GPU

滿足了AI工作負(fù)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(yōu)勢(shì)。”過去,即插即用的 FPGA對(duì)于非專業(yè)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

適應(yīng)AI優(yōu)勢(shì)是什么?

當(dāng)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(qū)動(dòng)到邊緣。盡管如此,從根本上通過可用于訓(xùn)練和運(yùn)行大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的GPU,其可用性在云計(jì)算方面取得重大進(jìn)展的類似AI創(chuàng)新并不適合邊緣AI。Edge AI小工具可以在緊張的資源預(yù)算下工作,例如,內(nèi)存、功能和計(jì)算能力。
2020-09-14 11:36:282956

固態(tài)硬盤與機(jī)械硬盤相比更具優(yōu)勢(shì)

固態(tài)硬盤與機(jī)械硬盤相比,二者之間哪個(gè)更具優(yōu)勢(shì)
2022-02-03 10:13:0015448

FPGAGPU架構(gòu)的背景

FPGA 可提供一種不同的 AI 優(yōu)化的硬件方法。與 GPU 不同,FPGA 提供獨(dú)特的精細(xì)化空間可重構(gòu)性。這意味著我們可以配置 FPGA 資源,以極為準(zhǔn)確的順序執(zhí)行精確的數(shù)學(xué)函數(shù),從而實(shí)施所需的操作。
2022-06-13 09:58:351060

FPGAGPU計(jì)算存儲(chǔ)加速對(duì)比

為了提升計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施的性能,并緊跟數(shù)據(jù)分析與 AI 不斷攀升的需求,眾多企業(yè)將硬件加速視為主要的解決方案。在大多數(shù)情況下,先進(jìn)的可編程硬件(主要是指 GPUFPGA)是加速的主要方式。通過使用這種先進(jìn)的硬件,企業(yè)正在贏得計(jì)算優(yōu)勢(shì);然而,對(duì)于編程難度,他們?nèi)匀淮嬖诤侠淼膿?dān)憂。
2022-08-02 08:03:361914

NVIDIA GPU加速潞晨科技Colossal-AI大模型開發(fā)進(jìn)程

通過 NVIDIA GPU 加速平臺(tái),Colossal-AI 實(shí)現(xiàn)了通過高效多維并行、異構(gòu)內(nèi)存管理、大規(guī)模優(yōu)化庫、自適應(yīng)任務(wù)調(diào)度等方式,更高效快速部署 AI 大模型訓(xùn)練與推理。
2022-10-19 09:39:391147

FPGA使用AI/ML功能的優(yōu)勢(shì)介紹

FPGA是可重新編程的器件,因此系統(tǒng)設(shè)計(jì)人員可以不斷開發(fā)、測(cè)試和實(shí)施對(duì)現(xiàn)有功能的優(yōu)化,或者引入全新的功能,無需等待下一代系統(tǒng)。而且,由于FPGA的算法不斷發(fā)展,可以適應(yīng)各種變化,在PC生命周期內(nèi)持續(xù)優(yōu)化新功能。
2022-10-26 15:23:29462

FPGA還是GPUAI主芯片將如何選擇

盡管模仿人類思想和想法的軟件算法是人工智能的基礎(chǔ),但硬件也是一個(gè)重要組成部分,這就是現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列 (FPGA) 和圖形處理單元(GPU)發(fā)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

自動(dòng)駕駛主流芯片:GPUFPGA、ASIC

當(dāng)前主流的AI芯片主要分為三類,GPUFPGA、ASIC。GPUFPGA均是前期較為成熟的芯片架構(gòu),屬于通用型芯片。ASIC屬于為AI特定場(chǎng)景定制的芯片。行業(yè)內(nèi)已經(jīng)確認(rèn)CPU不適用于AI計(jì)算,但是在AI應(yīng)用領(lǐng)域也是必不可少。
2023-03-17 11:05:301515

英偉達(dá)用AI設(shè)計(jì)GPU算術(shù)電路有何優(yōu)勢(shì)

大量的算術(shù)電路陣列為英偉達(dá)GPU提供了動(dòng)力,以實(shí)現(xiàn)前所未有的AI、高性能計(jì)算和計(jì)算機(jī)圖形加速。因此,改進(jìn)這些算術(shù)電路的設(shè)計(jì)對(duì)于提升 GPU 性能和效率而言至關(guān)重要。
2023-12-05 11:05:08176

FPGA的力量:2024年AI計(jì)算領(lǐng)域的黑馬?

隨著人工智能(AI)的快速發(fā)展,其對(duì)計(jì)算能力的需求也在持續(xù)增長(zhǎng)。傳統(tǒng)的中央處理器(CPU)和圖形處理器(GPU)雖然在AI計(jì)算中占據(jù)主導(dǎo)地位,但面對(duì)日益增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)量和計(jì)算復(fù)雜性,它們也面臨著功耗
2024-03-07 09:37:20347

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