chinese直男口爆体育生外卖, 99久久er热在这里只有精品99, 又色又爽又黄18禁美女裸身无遮挡, gogogo高清免费观看日本电视,私密按摩师高清版在线,人妻视频毛茸茸,91论坛 兴趣闲谈,欧美 亚洲 精品 8区,国产精品久久久久精品免费

0
  • 聊天消息
  • 系統(tǒng)消息
  • 評(píng)論與回復(fù)
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學(xué)習(xí)在線課程
  • 觀看技術(shù)視頻
  • 寫文章/發(fā)帖/加入社區(qū)
會(huì)員中心
創(chuàng)作中心

完善資料讓更多小伙伴認(rèn)識(shí)你,還能領(lǐng)取20積分哦,立即完善>

3天內(nèi)不再提示

FPGA與GPU計(jì)算存儲(chǔ)加速對(duì)比

劉杰 ? 來源:zrl12123456 ? 作者:zrl12123456 ? 2022-08-02 08:03 ? 次閱讀
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

硬件制造商正在將加速方法應(yīng)用于計(jì)算存儲(chǔ),這是專門設(shè)計(jì)用于包含內(nèi)嵌計(jì)算元素的存儲(chǔ)。這種方法已經(jīng)被證明可以為分析和 AI 應(yīng)用提供優(yōu)異的性能。使用或者不使用機(jī)器學(xué)習(xí)輔助的分析以及驗(yàn)證,都可以借助計(jì)算存儲(chǔ)器件進(jìn)行加速。這些器件提供了一個(gè)關(guān)鍵的優(yōu)勢(shì),使得成本高昂的計(jì)算被卸載到存儲(chǔ)器件上,而不必在服務(wù)器 CPU 上完成。與標(biāo)準(zhǔn)的存儲(chǔ)/CPU 方法相比,通過計(jì)算存儲(chǔ)獲得的優(yōu)勢(shì)包括:

1. 借助應(yīng)用專用編程定制可編程硬件,獲得更高性能

2. 將計(jì)算任務(wù)從服務(wù)器卸載到存儲(chǔ)器件,釋放 CPU 資源

3. 數(shù)據(jù)與計(jì)算共址,降低數(shù)據(jù)傳輸需求

這種新穎的方法前景光明。不過,您應(yīng)根據(jù)具體用例評(píng)估這種方法,考量性能、成本、功耗和易用性。性價(jià)比和單位功耗性能在選擇加速硬件評(píng)估時(shí),占據(jù)主要比率。在本文中,我們將研討單位功耗性能。

計(jì)算存儲(chǔ)功耗比較

在這個(gè)場(chǎng)景中,我們將比較以 CSV 數(shù)據(jù)讀取用例為主的三種工具:英偉達(dá) GPUDirect 存儲(chǔ) 和RAPIDS存儲(chǔ),以及基于賽靈思技術(shù)的三星 SmartSSD 存儲(chǔ)。CSV 讀取在計(jì)算密集型流水線中起著重要的作用(參見圖 1)。

在下文中,我們將性能定義成 CSV 的處理速率,或處理“帶寬”。我們先快速回顧一下三種系統(tǒng)的運(yùn)行方式。

英偉達(dá) GPUDirect 存儲(chǔ)

端到端滿足分析和 AI 需求

將 GPU 用作計(jì)算單元,緊貼基于 NVMe 的存儲(chǔ)器件布局 (GPUDirect)

使用 CUDA 進(jìn)行編程 (RAPIDS)

英偉達(dá)用其 CSV 數(shù)據(jù)讀取技術(shù)衡量相對(duì)于標(biāo)準(zhǔn) SSD 的性能提升。結(jié)果如圖 1 所示。使用 1 到 8 個(gè)加速器時(shí),對(duì)應(yīng)的吞吐量是 4 到 23GB/s。

三星 SmartSSD 驅(qū)動(dòng)器

將賽靈思 FPGA 用作計(jì)算單元

與存儲(chǔ)邏輯內(nèi)嵌駐留在同一個(gè)內(nèi)部 PCIe 互聯(lián)上

通過編程在存儲(chǔ)平臺(tái)上開展運(yùn)算

賽靈思數(shù)據(jù)分析解決方案合作伙伴 Bigstream 與三星合作,為 Apache Spark 設(shè)計(jì)加速器,包括用于 CSV 和 Parquet 處理的 IP。SmartSSD 的測(cè)試使用單機(jī)模式的 CSV 解析引擎,以便開展比較。結(jié)果如圖 2 所示,使用 1 到 12 個(gè)加速器時(shí),對(duì)應(yīng)的吞吐量是 4 到 23GB/s,同時(shí)也給出英偉達(dá)的結(jié)果(使用 1 到 8 個(gè)加速器)。請(qǐng)注意,本討論中的所有結(jié)果都按 x 軸上的加速器數(shù)量進(jìn)行參數(shù)化。

這些結(jié)果令人振奮,但在選擇您的解決方案時(shí),請(qǐng)務(wù)必將功耗情況納入考慮。

圖 2:SmartSSD 驅(qū)動(dòng)器的 CSV 解析性能結(jié)果

單位功耗性能比較

圖 3 顯示了將功耗考慮在內(nèi)后的分析結(jié)果。它們代表單位功耗達(dá)到的性能水平,根據(jù)上述討論中引用的相關(guān)材料,給出了以下假設(shè):

Tesla V100 GPU:最大功耗 200 瓦

SmartSSD 驅(qū)動(dòng)器 FPGA:最大功耗 30 瓦

圖 3:CSV 解析的每瓦功耗帶寬比較

在這個(gè)場(chǎng)景下,計(jì)算表明,在全部使用 8 個(gè)加速器的情況下,SmartSSD 的單位功耗性能比 GPUDirect Storage 高 25 倍。

最終思考

計(jì)算存儲(chǔ)的優(yōu)勢(shì)在于能增強(qiáng)數(shù)據(jù)分析和 AI 應(yīng)用的性能。然而,要讓這種方法具備可實(shí)際部署的能力和實(shí)用性,就必須在評(píng)估時(shí)將功耗納入考慮。

針對(duì)用于 CSV 數(shù)據(jù)解析的兩種不同的計(jì)算存儲(chǔ)方法,我們已經(jīng)提出按功耗參數(shù)化的吞吐量性能曲線。結(jié)果顯示,在使用相似數(shù)量的加速器進(jìn)行比較時(shí),SmartSSD 驅(qū)動(dòng)器的單位功耗性能優(yōu)于 GPUDirect存儲(chǔ)方法。

審核編輯:郭婷

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場(chǎng)。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請(qǐng)聯(lián)系本站處理。 舉報(bào)投訴
  • FPGA
    +關(guān)注

    關(guān)注

    1659

    文章

    22364

    瀏覽量

    632975
  • 驅(qū)動(dòng)器
    +關(guān)注

    關(guān)注

    54

    文章

    9059

    瀏覽量

    154227
  • gpu
    gpu
    +關(guān)注

    關(guān)注

    28

    文章

    5149

    瀏覽量

    134743
收藏 人收藏
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

    評(píng)論

    相關(guān)推薦
    熱點(diǎn)推薦

    FPGA+GPU異構(gòu)混合部署方案設(shè)計(jì)

    為滿足對(duì) “納秒級(jí)實(shí)時(shí)響應(yīng)” 與 “復(fù)雜數(shù)據(jù)深度運(yùn)算” 的雙重需求,“FPGA+GPU”異構(gòu)混合部署方案通過硬件功能精準(zhǔn)拆分與高速協(xié)同,突破單一硬件的性能瓶頸 ——FPGA聚焦低延遲實(shí)時(shí)交易鏈路,GPU承接高復(fù)雜度數(shù)據(jù)處理任務(wù),
    的頭像 發(fā)表于 01-13 15:20 ?158次閱讀

    RSoft GPU加速技術(shù)重塑光子元件設(shè)計(jì)效率革命

    設(shè)計(jì)效率。為了解決這個(gè)問題,RSoft 光子器件工具的 FullWAVE FDTD 模組中引入 GPU 加速,通過 NVIDIA GPU 的平行運(yùn)算能力,使得模擬速度相比 CPU 計(jì)算
    的頭像 發(fā)表于 01-12 14:09 ?146次閱讀
    RSoft <b class='flag-5'>GPU</b><b class='flag-5'>加速</b>技術(shù)重塑光子元件設(shè)計(jì)效率革命

    沐曦股份GPU加速技術(shù)助力藥物研發(fā)降本增效

    沐曦股份科學(xué)計(jì)算團(tuán)隊(duì)近期取得突破性進(jìn)展,成功將主流分子動(dòng)力學(xué)模擬引擎GROMACS中的FEP計(jì)算全流程部署于GPU執(zhí)行,并實(shí)現(xiàn)2.5倍性能提升,相關(guān)成果獲得GROMACS官方團(tuán)隊(duì)的高度認(rèn)可,該
    的頭像 發(fā)表于 12-02 15:58 ?655次閱讀

    FPGAGPU加速的視覺SLAM系統(tǒng)中特征檢測(cè)器研究

    (Nvidia Jetson Orin與AMD Versal)上最佳GPU加速方案(FAST、Harris、SuperPoint)與對(duì)應(yīng)FPGA加速方案的性能,得出全新結(jié)論。
    的頭像 發(fā)表于 10-31 09:30 ?479次閱讀
    <b class='flag-5'>FPGA</b>和<b class='flag-5'>GPU</b><b class='flag-5'>加速</b>的視覺SLAM系統(tǒng)中特征檢測(cè)器研究

    PCIe協(xié)議分析儀能測(cè)試哪些設(shè)備?

    ) 測(cè)試場(chǎng)景:驗(yàn)證CPU與PCIe設(shè)備(如GPU、FPGA)之間的數(shù)據(jù)流,優(yōu)化任務(wù)調(diào)度和數(shù)據(jù)流。 應(yīng)用價(jià)值:在異構(gòu)計(jì)算環(huán)境中平衡計(jì)算資源,減少數(shù)據(jù)傳輸瓶頸。 二、
    發(fā)表于 07-25 14:09

    基于FPGA的壓縮算法加速實(shí)現(xiàn)

    本設(shè)計(jì)中,計(jì)劃實(shí)現(xiàn)對(duì)文件的壓縮及解壓,同時(shí)優(yōu)化壓縮中所涉及的信號(hào)處理和計(jì)算密集型功能,實(shí)現(xiàn)對(duì)其的加速處理。本設(shè)計(jì)的最終目標(biāo)是證明在充分并行化的硬件體系結(jié)構(gòu) FPGA 上實(shí)現(xiàn)該算法時(shí),可以大大提高該算
    的頭像 發(fā)表于 07-10 11:09 ?2261次閱讀
    基于<b class='flag-5'>FPGA</b>的壓縮算法<b class='flag-5'>加速</b>實(shí)現(xiàn)

    AMD FPGA異步模式與同步模式的對(duì)比

    本文講述了AMD UltraScale /UltraScale+ FPGA 原生模式下,異步模式與同步模式的對(duì)比及其對(duì)時(shí)鐘設(shè)置的影響。
    的頭像 發(fā)表于 07-07 13:47 ?1525次閱讀

    智算加速卡是什么東西?它真能在AI戰(zhàn)場(chǎng)上干掉GPU和TPU!

    隨著AI技術(shù)火得一塌糊涂,大家都在談"大模型"、"AI加速"、"智能計(jì)算",可真到了落地環(huán)節(jié),算力才是硬通貨。你有沒有發(fā)現(xiàn),現(xiàn)在越來越多的AI企業(yè)不光用GPU,也不怎么迷信TPU了?他們嘴里多了一個(gè)新詞兒——智算
    的頭像 發(fā)表于 06-05 13:39 ?1500次閱讀
    智算<b class='flag-5'>加速</b>卡是什么東西?它真能在AI戰(zhàn)場(chǎng)上干掉<b class='flag-5'>GPU</b>和TPU!

    FPGA+AI王炸組合如何重塑未來世界:看看DeepSeek東方神秘力量如何預(yù)測(cè)......

    ...... 2) AI超算革命:FPGA集群功耗比GPU降低62%;混合精度計(jì)算效率提升5.8倍...... 3) 6G通信突破:軟件無線電實(shí)現(xiàn)Sub-6GHz/毫米波全頻段覆蓋;Massive MIMO波束
    發(fā)表于 03-03 11:21

    GPU加速計(jì)算平臺(tái)的優(yōu)勢(shì)

    傳統(tǒng)的CPU雖然在日常計(jì)算任務(wù)中表現(xiàn)出色,但在面對(duì)大規(guī)模并行計(jì)算需求時(shí),其性能往往捉襟見肘。而GPU加速計(jì)算平臺(tái)憑借其獨(dú)特的優(yōu)勢(shì),吸引了行業(yè)
    的頭像 發(fā)表于 02-23 16:16 ?874次閱讀

    當(dāng)我問DeepSeek AI爆發(fā)時(shí)代的FPGA是否重要?答案是......

    并行架構(gòu)使其在處理深度學(xué)習(xí)中的矩陣運(yùn)算、卷積運(yùn)算等任務(wù)時(shí),效率遠(yuǎn)高于傳統(tǒng)的CPU和GPU。例如,在圖像識(shí)別任務(wù)中,FPGA可以通過并行處理多個(gè)卷積核,顯著加速特征提取過程。 ? 低延遲與高吞吐量
    發(fā)表于 02-19 13:55

    GPU 加速計(jì)算:突破傳統(tǒng)算力瓶頸的利刃

    在數(shù)字化時(shí)代,數(shù)據(jù)呈爆炸式增長(zhǎng),傳統(tǒng)的算力已難以滿足復(fù)雜計(jì)算任務(wù)的需求。無論是人工智能的深度學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)的分析處理,還是科學(xué)研究中的模擬計(jì)算,都對(duì)算力提出了極高的要求。而云 GPU 加速
    的頭像 發(fā)表于 02-17 10:36 ?599次閱讀

    GPU計(jì)算服務(wù)怎么樣

    在當(dāng)今數(shù)字化快速發(fā)展的時(shí)代,高性能計(jì)算需求日益增長(zhǎng)。為滿足這些需求,GPU計(jì)算服務(wù)應(yīng)運(yùn)而生。那么,GPU計(jì)算服務(wù)怎么樣呢?接下來,AI部
    的頭像 發(fā)表于 02-05 15:01 ?758次閱讀

    利用NVIDIA DPF引領(lǐng)DPU加速計(jì)算的未來

    DPU 的強(qiáng)大功能,并優(yōu)化 GPU 加速計(jì)算平臺(tái)。作為一種編排框架和實(shí)施藍(lán)圖,DPF 使開發(fā)者、服務(wù)提供商和企業(yè)能夠無縫構(gòu)建 BlueField 加速的云原生軟件平臺(tái)。
    的頭像 發(fā)表于 01-24 09:29 ?1457次閱讀
    利用NVIDIA DPF引領(lǐng)DPU<b class='flag-5'>加速</b>云<b class='flag-5'>計(jì)算</b>的未來