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(qū)別。
2018-05-31 09:00:29
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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。同時，算法
2016-07-28 12:16:387665 當(dāng)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(gòu)，屬于通用型芯片。ASIC屬于為AI特定場景定制的芯片。行業(yè)內(nèi)已經(jīng)確認(rèn)CPU不適用于AI計算，但是在AI應(yīng)用領(lǐng)域也是必不可少。
2023-02-14 11:03:564730 CPU、GPU 都屬于馮·諾依曼結(jié)構(gòu)，指令譯碼執(zhí)行、共享內(nèi)存。FPGA 之所以比 CPU 甚至 GPU 能效高，本質(zhì)上是無指令、無需共享內(nèi)存的體系結(jié)構(gòu)帶來的福利。
2022-11-22 16:00:052042 重點(diǎn)放在展示如何利用這些特性實現(xiàn)算法功能優(yōu)化、解決實際項目問題上。比如在某些對實時性要求極高的應(yīng)用場景中，通過 FPGA 編程重組電路，實現(xiàn)快速運(yùn)算，滿足系統(tǒng)低延遲需求，這便是極具說服力的工作
2025-08-19 08:58:12
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(yùn)營成本低，而且工作效率更高，為用戶提供快速、準(zhǔn)確的解決方案，大大減少了人力資源的需求，還可以根據(jù)
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(qū)分為云端運(yùn)算與邊緣運(yùn)算。 前者云端運(yùn)算因為需要處理龐大數(shù)據(jù)，加上長時間運(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)中心與超級計算機(jī)
2017-12-05 08:09:38
功能模塊，如AI引擎、可變精度DSP。
? 靈活性：FPGA可以在系統(tǒng)運(yùn)行中重新編程，實現(xiàn)功能的動態(tài)重構(gòu)。
? 低功耗：與ASIC相比，FPGA在功耗方面具有優(yōu)勢，尤其是在處理低延遲任務(wù)時。
二
2025-03-03 11:21:28
域。但從根本上講，GPU 的基本架構(gòu)和數(shù)據(jù)流在制造之前是固定的。
FPGA 可幫助編程人員和設(shè)計人員更靈活地適應(yīng)和更新計算架構(gòu)，從而帶來更能滿足其需求的特定域架構(gòu)。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(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現(xiàn)更改，從而讓團(tuán)隊在六個月內(nèi)從想法進(jìn)展到原型（和用18個月構(gòu)建一個 ASIC 相比）。”1.測試中使用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)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(jī)相比有哪些優(yōu)勢？單片機(jī)在高速環(huán)境下的應(yīng)用大大受限。FPGA則操控層次更低，可設(shè)計自由度更大的芯片
2012-02-27 13:37:04
任務(wù)中：在數(shù)據(jù)中心，FPGA相比GPU的核心優(yōu)勢在于延遲。FPGA為什么比GPU的延遲低很多？本質(zhì)上是體系結(jié)構(gòu)的區(qū)別。FPGA同時擁有流水線并行和數(shù)據(jù)并行，而GPU幾乎只有數(shù)據(jù)并行（流水線深度受限
2018-08-16 09:54:23
的應(yīng)用場景。
? 可重構(gòu)性：在深度學(xué)習(xí)高速迭代的情況下，FPGA 比一些專用芯片（如 ASIC）具有更強(qiáng)的靈活性。當(dāng)深度學(xué)習(xí)算法或模型結(jié)構(gòu)發(fā)生變化時，FPGA 可以通過重新編程來快速適應(yīng)新的需求，而無
2024-09-27 20:53:31
適應(yīng)新的變化。此外， FPGA 還可以同時融合工業(yè)現(xiàn)場的 PLC、網(wǎng)關(guān)、傳感器、 馬達(dá)、 HMI 等設(shè)備， 實現(xiàn)不同設(shè)備的實時控制和通信。
3.相比GPU，FPGA的時延和功耗更有優(yōu)勢
2023-11-09 14:09:46
處理復(fù)雜、多變的圖像場景時具有更高的靈活性和適應(yīng)性。
三、短開發(fā)周期
與傳統(tǒng)的ASIC（專用集成電路）相比，FPGA的開發(fā)周期更短。ASIC需要經(jīng)過設(shè)計、驗證、生產(chǎn)等多個環(huán)節(jié)，而FPGA可以在短時間
2024-10-09 14:36:26
，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，大約是 GPU 的 2-5 倍，并且對惡劣環(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
2024-03-21 15:19:45
可以根據(jù)自動駕駛系統(tǒng)的具體需求，通過編程來配置FPGA的邏輯功能和連接關(guān)系，以適應(yīng)不同的應(yīng)用場景和算法變化。這種靈活性使得FPGA能夠快速適應(yīng)自動駕駛技術(shù)的快速發(fā)展和變化。
低延遲：
自動駕駛系統(tǒng)
2024-07-29 17:11:14
/1pJ5bCttFPGA技術(shù)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(diǎn)，也正迎合了如今電子產(chǎn)品對快速上市、性能卓越且小型化的需求。（特權(quán)同學(xué)版權(quán)所有）如前所述，與眾多功能固定、引腳
2019-04-12 00:25:04
產(chǎn)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(gòu)師技術(shù)聯(lián)盟、華西證券研究所云端AI服務(wù)器AI服務(wù)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(qū)別▌車載芯片的發(fā)展趨勢(CPU-GPU-FPGA-ASIC)過去汽車電子芯片以與傳感器一一對應(yīng)的電子控制單元(ECU)為主，主要分布與發(fā)動機(jī)等核心部件上。...
2021-07-27 07:29:46
相比GPS模塊北斗模塊的優(yōu)勢有哪些？
2021-05-13 06:03:52
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？
2021-10-25 07:46:16
和性能方面展現(xiàn)了出色的優(yōu)勢，滿足當(dāng)前AI算力需求的快速增長。
高可靠性：
光模塊經(jīng)過溫度、靜電放電及機(jī)械耐久性等嚴(yán)格測試，確保在數(shù)據(jù)中心乃至戶外等多種環(huán)境下均能保持穩(wěn)定表現(xiàn)。
廣泛兼容性
2025-03-25 12:00:18
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？
2021-09-23 07:28:25
RISC-V是什么？它與ARM架構(gòu)相比有何優(yōu)勢和劣勢？哪些市場應(yīng)用和產(chǎn)品將會成為RISC-V架構(gòu)快速發(fā)展的驅(qū)動力？RISC-V對半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)的發(fā)展會帶來哪些影響？
2021-06-16 06:44:17
推理任務(wù)，需額外部署GPU加速卡，導(dǎo)致成本與功耗飆升。
擴(kuò)展性受限：老舊接口（如USB 2.0、百兆網(wǎng)口）無法支持5G模組、高速存儲等現(xiàn)代外設(shè)，升級困難。
開發(fā)周期長：BSP適配不完善，跨平臺AI
2025-04-15 10:48:35
``Xilinx Artix-7 FPGA快速入門、技巧與實例連載4——FPGA的優(yōu)勢更多資料共享鏈接：https://share.weiyun.com/53UnQas若要準(zhǔn)確評估FPGA技術(shù)能否
2019-03-12 18:08:38
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FPGA和GPU的大戰(zhàn)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(fā)生變化。
2016-09-08 13:54:13
，發(fā)布基準(zhǔn)表明在某些應(yīng)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(yīng)用需求提供了更快速的響應(yīng)時間和專業(yè)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(yōu)勢在哪？
2011-07-17 11:31:25
pwm相比dac的優(yōu)勢有么？
2023-10-28 07:49:58
得RISC-V多核芯片能夠更好地適應(yīng)AI算法的不同需求，包括深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，從而提高芯片的性能和效率，降低成本，使AI邊緣計算晶片更具競爭力。
再者，RISC-V的多核設(shè)計可以進(jìn)一步提高
2024-04-28 09:20:06
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動態(tài)調(diào)節(jié)，實現(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
2018-03-23 14:31:40
的工作嗎？
從書中也了解到了AI芯片都有哪些？像CPU、GPU、FPGA、ASIC都是AI芯片。
其他的還是知道的，FPGA屬于AI芯片這個真不知道，以為它是數(shù)字芯片的，不曉得屬于AI芯片。
本節(jié)還詳細(xì)
2025-09-12 16:07:57
與現(xiàn)有的其他FPGA云平臺相比，Catapult平臺的最主要特點(diǎn)就是構(gòu)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(jìn)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(chǎn)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(gòu)師技術(shù)聯(lián)盟、華西證券研究所云端AI服務(wù)器AI服務(wù)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
大家好。與 CORDIS 相比，一種算法相對于另一種 PLL 的優(yōu)勢是什么？是否有設(shè)置系數(shù)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(diǎn)？與OFDM&CDMA相比，OFDMA有什么優(yōu)勢？
2021-06-21 06:44:37
單相電機(jī)和三相電機(jī)，實質(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
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)勢在哪里。我覺著，三相電機(jī)，比單相貴，一定有他的優(yōu)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(wù)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(jī)等）上運(yùn)行繪圖運(yùn)算工作的微處理器。因為對于處理圖像數(shù)據(jù)來說，圖像上的每一個像素點(diǎn)都有被處理的需要，這是一個相當(dāng)大的數(shù)據(jù)，所以對于運(yùn)算加速的需求圖像處理領(lǐng)域最為強(qiáng)烈，GPU也就
2017-03-15 11:40:15
較慢的CPU，將NN的FPGA實現(xiàn)與GPU / NPU和ASIC的實現(xiàn)進(jìn)行一下對比。事實證明，FPGA的獨(dú)特優(yōu)勢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
處理，并行計算的優(yōu)勢不能發(fā)揮出來。 相比較而言，運(yùn)行深度學(xué)習(xí)算法實現(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
快速變化的市場需求。設(shè)計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(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能。此外，通過使用針對低功耗運(yùn)行而優(yōu)化的低密度、小尺寸封裝FPGA，設(shè)計人員可以滿足新的消費(fèi)和工業(yè)應(yīng)用對功耗和尺寸的嚴(yán)格限制。
2020-10-23 11:43:04
，開發(fā)人員可以根據(jù)具體應(yīng)用需求重新配置硬件邏輯。這種靈活性使得FPGA能夠適應(yīng)不斷變化的AI算法和應(yīng)用場景，而無需更換硬件。
? 定制化加速：FPGA可以根據(jù)特定的AI任務(wù)進(jìn)行優(yōu)化配置，減少不必要的計算
2025-02-19 13:55:47
現(xiàn)代通信信號處理發(fā)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(yīng)處理技術(shù)是一個極大的挑戰(zhàn)。使用具有高度并行結(jié)構(gòu)的FPGA實現(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芯片上的算法實現(xiàn)可以達(dá)到更高的運(yùn)行速度。
2019-08-23 08:03:10
，提高數(shù)據(jù)傳輸和存儲的安全性。FPGA的靈活性也使得其能夠應(yīng)對不斷變化的網(wǎng)絡(luò)安全威脅。
對于AG32VF407的更具體優(yōu)勢和應(yīng)用場景，建議查閱相關(guān)官方文檔、技術(shù)資料或聯(lián)系產(chǎn)品供應(yīng)商以獲取準(zhǔn)確信息哦。
2024-08-31 08:32:42
，支持廣泛的應(yīng)用程序和動態(tài)工作負(fù)載。本文將討論這些行業(yè)挑戰(zhàn)可以在不同級別的硬件和軟件設(shè)計采用Xilinx VERSAL AI核心，業(yè)界首創(chuàng)自適應(yīng)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(yè)發(fā)展迅猛，為了適應(yīng)市場不斷變化的發(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
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？它可以在那些方面應(yīng)用更能體現(xiàn)它得優(yōu)勢？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
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。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非常有用，并且它們可以幫助進(jìn)行未來驗證?！癕CU
2019-05-29 10:38:09
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)勢是什么 什么是Catapult項目 腦波項目與實時AI 評價實時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
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
隨著人工智能（AI）技術(shù)的迅猛發(fā)展，數(shù)據(jù)中心面臨著前所未有的計算和網(wǎng)絡(luò)壓力。從大語言模型（LLM）訓(xùn)練到生成式AI應(yīng)用，海量數(shù)據(jù)處理需求推動了網(wǎng)絡(luò)帶寬的快速增長。在此背景下，800G網(wǎng)絡(luò)技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生
2025-03-25 17:35:05
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？
2022-02-23 07:46:41
基于FPGA的通用CNN加速設(shè)計，可以大大縮短FPGA開發(fā)周期，支持業(yè)務(wù)深度學(xué)習(xí)算法快速迭代；提供與GPU相媲美的計算性能，但擁有相較于GPU數(shù)量級的延時優(yōu)勢，為業(yè)務(wù)構(gòu)建最強(qiáng)勁的實時AI服務(wù)能力
2017-11-15 11:44:528967 
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 基于FPGA灰度圖像高斯濾波算法的實現(xiàn) FPGA為什么比CPU和GPU快 基于Xilinx FPGA的視頻圖像采集
2018-02-20 20:49:001934 FPGA相比于CPU，最大的優(yōu)點(diǎn)在于速度，簡單來講，FPGA是靠控制每個時鐘（Cycle）來驅(qū)動信號與寄存器傳輸?shù)模簿褪钦f可以通過時鐘來精確控制任務(wù)。
2018-03-28 17:10:2713228 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 15:39:03255520 
除了芯片性能外，GPU相對于FPGA還有一個優(yōu)勢就是內(nèi)存接口。GPU的內(nèi)存接口（傳統(tǒng)的GDDR，最近更是用上了HBM和HBM2）的帶寬遠(yuǎn)好于FPGA的傳統(tǒng)DDR接口，而眾所周知服務(wù)器端機(jī)器學(xué)習(xí)算法需要頻繁訪問內(nèi)存。
2018-09-15 09:15:001182 芯片進(jìn)行基因體定序與優(yōu)化語音辨識所需的深度學(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 14:14:42754 當(dāng)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(gòu)，屬于通用型芯片。ASIC屬于為AI特定場景定制的芯片。
2019-03-07 14:39:2131244 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 算法的芯片與相對應(yīng)的計算平臺。在硬件方面，目前主要是使用 GPU 并行計算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，同時，還有 FPGA 和 ASIC 也具有未來異軍突起的潛能。
2019-08-21 17:48:556359 FPGA相對于CPU和GPU，在進(jìn)行感知處理等簡單重復(fù)的任務(wù)的時候的優(yōu)勢很明顯，按照現(xiàn)在的趨勢發(fā)展下去，FPGA或許會在未來取代機(jī)器人開發(fā)中GPU的工作。
2019-09-06 17:48:102811 從技術(shù)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(jiān)控需求進(jìn)行優(yōu)化，處理大量視頻數(shù)據(jù)時功耗高，FPGA和ASIC在效能方面有更好的表現(xiàn)。
2019-09-12 15:37:581426 數(shù)據(jù)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(yōu)勢。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GPU，FPGA在數(shù)據(jù)中心的核心優(yōu)勢在于低延遲及高吞吐。
2019-10-10 15:00:361625 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，對極具靈活性、可重構(gòu)的FPGA有很大的需求，也給FPGA廠商帶來更多機(jī)會，構(gòu)成龐大的市場。
2019-10-14 17:33:491101 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，對極具靈活性、可重構(gòu)的FPGA有很大的需求，也給FPGA廠商帶來更多機(jī)會，構(gòu)成龐大的市場。
2019-10-16 14:25:42836 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。
2019-10-18 15:48:141802 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(diǎn)。圖1介紹了FPGA的硬件架構(gòu)，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 14:56:173169 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(shù)據(jù)流）應(yīng)用等特點(diǎn)
2019-11-01 15:07:073256 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 15:16:173724 FPGA相對于CPU和GPU，在進(jìn)行感知處理等簡單重復(fù)的任務(wù)的時候的優(yōu)勢很明顯，按照現(xiàn)在的趨勢發(fā)展下去，FPGA或許會在未來取代機(jī)器人開發(fā)中GPU的工作。
2019-12-20 14:39:312856 上周，在GTC19大會期間，NVIDIA加速計算產(chǎn)品管理總監(jiān)Paresh Kharya對關(guān)于GPU相比FPGA的優(yōu)勢的問題時回答表示，GPU在可編程上具備明顯優(yōu)勢，整個開發(fā)時間更短。
2019-12-27 14:47:333271 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、功能和計算能力。
2020-09-14 11:36:284072 為了滿足高性能或滿足人工智能（AI）需求，新型內(nèi)存不斷涌現(xiàn)，雖然理論上表明，更大的內(nèi)存有助于AI性能的釋放，但那些傳統(tǒng)內(nèi)存難道就無法滿足高性能應(yīng)用了嗎？起碼在某些邊緣AI的設(shè)備來說，并非如此。
2020-12-11 11:29:442230 為了提升計算基礎(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 GPU 和 FPGA）是加速的主要方式。通過
2021-08-13 17:45:318145 固態(tài)硬盤與機(jī)械硬盤相比，二者之間哪個更具有優(yōu)勢？
2022-02-03 10:13:0017296 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)，從而實施所需的操作。
2022-06-13 09:58:351716 為了提升計算基礎(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 GPU 和 FPGA）是加速的主要方式。通過使用這種先進(jìn)的硬件，企業(yè)正在贏得計算優(yōu)勢；然而，對于編程難度，他們?nèi)匀淮嬖诤侠淼膿?dān)憂。
2022-08-02 08:03:362798 
通過 NVIDIA GPU 加速平臺，Colossal-AI 實現(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 09:39:392169 FPGA是可重新編程的器件，因此系統(tǒng)設(shè)計人員可以不斷開發(fā)、測試和實施對現(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 15:23:29833 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)，但硬件也是一個重要組成部分，這就是現(xiàn)場可編程門陣列 (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 22:35:051955 DNN算法效率較之傳統(tǒng)的密集FP32 DNN有巨大改進(jìn)，但是它們引入了GPU難以處理的不規(guī)則并行度和定制數(shù)據(jù)類型。相比之下，FPGA正是設(shè)計用于在運(yùn)行不規(guī)則并行度和自定義數(shù)據(jù)類型時實現(xiàn)極端的可定制性
2023-03-11 13:05:061093 當(dāng)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(gòu)，屬于通用型芯片。ASIC屬于為AI特定場景定制的芯片。行業(yè)內(nèi)已經(jīng)確認(rèn)CPU不適用于AI計算，但是在AI應(yīng)用領(lǐng)域也是必不可少。
2023-03-17 11:05:302858 隨著人工智能（AI）的快速發(fā)展，其對計算能力的需求也在持續(xù)增長。傳統(tǒng)的中央處理器（CPU）和圖形處理器（GPU）雖然在AI計算中占據(jù)主導(dǎo)地位，但面對日益增長的數(shù)據(jù)量和計算復(fù)雜性，它們也面臨著功耗
2024-03-07 09:37:201454 
是GPU云解決方案的主要特點(diǎn)和優(yōu)勢： 1、彈性計算能力：用戶可以根據(jù)自己的需求快速擴(kuò)展或縮減計算資源，而無需投資昂貴的硬件設(shè)備。 2、高性能并行處理：GPU云服務(wù)器特別適合于AI訓(xùn)練、科學(xué)計算、圖形圖像處理、視頻編解碼等需要大規(guī)模并
2024-06-12 17:24:10954 GPU服務(wù)器在AI訓(xùn)練中的優(yōu)勢主要體現(xiàn)在以下幾個方面： 1、并行處理能力：GPU服務(wù)器擁有大量的并行處理核心，這使得它們能夠同時處理成千上萬個計算任務(wù)，極大地加速了AI模型的訓(xùn)練過程。這種并行處理
2024-09-11 13:24:031594 隨著現(xiàn)在AI的快速發(fā)展，使用FPGA和ASIC進(jìn)行推理加速的研究也越來越多，從目前的市場來說，有些公司已經(jīng)有了專門做推理的ASIC，像Groq的LPU，專門針對大語言模型的推理做了優(yōu)化，因此相比GPU這種通過計算平臺，功耗更低、延遲更小，但應(yīng)用場景比較單一，在圖像/視頻方向就沒有優(yōu)勢了。
2024-10-29 14:12:012770 
優(yōu)勢之一是其并行處理能力。與傳統(tǒng)的CPU或GPU相比，FPGA可以同時執(zhí)行多個操作，這在圖像處理中尤為重要，因為圖像處理通常涉及大量的并行數(shù)據(jù)流和復(fù)雜的算法。例如，在進(jìn)行圖像濾波或邊緣檢測時，FPGA可以同時處理多個像素，從而顯著提高處理速度。 2
2024-12-02 10:01:342508 ? 本文介紹了ASIC和GPU兩種能夠用于AI計算的半導(dǎo)體芯片各自的原理和優(yōu)勢。 ASIC和GPU是什么 ASIC和GPU，都是用于計算功能的半導(dǎo)體芯片。因為都可以用于AI計算，所以也被稱為“AI
2025-01-06 13:58:293414 
GPU按需計費(fèi)，是指用戶根據(jù)實際使用的GPU資源和時間進(jìn)行費(fèi)用結(jié)算，而非傳統(tǒng)的一次性購買或固定租賃模式。以下，是對GPU按需計費(fèi)優(yōu)勢的總結(jié)，由AI部落小編整理。
2025-01-14 10:43:31716 傳統(tǒng)的CPU雖然在日常計算任務(wù)中表現(xiàn)出色，但在面對大規(guī)模并行計算需求時，其性能往往捉襟見肘。而GPU加速計算平臺憑借其獨(dú)特的優(yōu)勢，吸引了行業(yè)內(nèi)人士的廣泛關(guān)注和應(yīng)用。下面，AI部落小編為大家分享GPU加速計算平臺的優(yōu)勢。
2025-02-23 16:16:24835 旋轉(zhuǎn)花鍵與齒輪傳動哪個更具優(yōu)勢？
2025-06-03 18:08:19504 
電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《適應(yīng)邊緣AI全新時代的GPU架構(gòu).pdf》資料免費(fèi)下載
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