來源:內(nèi)容由半導(dǎo)體行業(yè)觀察(ID:icbank)編譯自techspot,謝謝。
圖形處理單元 (GPU) 和現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列 (FPGA) 是用于成像和其他繁重計(jì)算的三種主要處理器類型中的兩種。中央處理器 (CPU) 是第三種類型。讓我們深入了解 GPU 和 FPGA 之間的主要區(qū)別、它們的優(yōu)勢(shì)、常見用例以及何時(shí)選擇其中一種。
什么是 FPGA?
FPGA(現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列)是一種具有可編程硬件結(jié)構(gòu)的集成電路,允許將其重新配置為像另一個(gè)電路一樣運(yùn)行。由于其電路不是硬蝕刻的,因此可以靈活地適應(yīng)特定機(jī)器學(xué)習(xí)算法的需求。在人工智能的背景下,這為 FPGA 提供了巨大的優(yōu)勢(shì),既可以支持大規(guī)模并行工作負(fù)載,又可以提高特定算法的性能。
在 GPU 和 FPGA 之間進(jìn)行選擇
GPU 和 FPGA 之間的主要區(qū)別在于,GPU 最初是為渲染視頻和圖形而設(shè)計(jì)的。它們能夠并行處理工作負(fù)載,因此在需要快速多次執(zhí)行相同工作負(fù)載的深度學(xué)習(xí)應(yīng)用中很受歡迎。例如,對(duì)于圖像識(shí)別任務(wù),GPU 是自然選擇。
另一方面,F(xiàn)PGA 具有編程靈活性,可以用作 GPU、ASIC 或其他配置。它們可以針對(duì)特定算法進(jìn)行編程和優(yōu)化,這使得它們?cè)谕ㄓ糜布赡懿粔蛴玫膱?chǎng)景中非常高效。
GPU 和并行處理能力
GPU 的最大優(yōu)勢(shì)在于其圖形渲染能力。從渲染高分辨率圖像和動(dòng)畫到處理光線追蹤背后的復(fù)雜計(jì)算,它們非常適合與顯示器交互并處理渲染具有高分辨率和詳細(xì)紋理的場(chǎng)景所需的計(jì)算。
GPU 由多個(gè)核心組成,每個(gè)核心能夠同時(shí)執(zhí)行數(shù)千個(gè)數(shù)學(xué)運(yùn)算。這種并行架構(gòu)使 GPU 能夠比 CPU 更快地處理復(fù)雜的數(shù)學(xué)計(jì)算,例如矩陣乘法、傅里葉變換和其他線性代數(shù)運(yùn)算。
GPU 在市場(chǎng)上隨處可見。從游戲到加密挖礦再到 3D 建模,消費(fèi)者的選擇不勝枚舉。與通常需要特定配置且編程難度較大的 FPGA 不同,市場(chǎng)上的許多 GPU 都是預(yù)先配置好的,隨時(shí)可用。這種用戶友好的特性使它們可供廣泛的用戶和公司使用,確保它們?nèi)匀皇?a target="_blank">科技行業(yè)的熱門選擇。
FPGA 優(yōu)勢(shì):定制硬件加速
FPGA 正在成為人工智能和高性能計(jì)算領(lǐng)域 GPU 的強(qiáng)大替代品。FPGA 最大的優(yōu)勢(shì)在于其可編程性。與具有固定設(shè)計(jì)的 GPU 不同,F(xiàn)PGA 可以重新編程以實(shí)現(xiàn)自定義邏輯和功能。這種可編程性使開發(fā)人員能夠調(diào)整硬件以滿足其應(yīng)用程序的特定要求。
FPGA 能夠改變內(nèi)部電路,因此成為原型設(shè)計(jì)和開發(fā)的絕佳選擇。工程師可以快速迭代,測(cè)試不同的硬件配置,直到找到解決問題的最有效方法。
FPGA 在延遲和功耗方面通常比 GPU 更出色,尤其是在針對(duì)某些任務(wù)進(jìn)行微調(diào)時(shí)。開發(fā)人員可以實(shí)現(xiàn)針對(duì)特定任務(wù)定制的硬件加速器,而這些任務(wù)可能不適合 GPU 的固定架構(gòu)。這使得 FPGA 能夠提供高度的靈活性,以微調(diào)硬件設(shè)計(jì)以最大限度地提高效率。當(dāng)然,圖形處理方面需要注意的是,高性能專用 GPU 將具有更好的性能和功耗。
常見用例:FPGA1、加速高性能計(jì)算 (HPC)定制硬件加速意味著 FPGA 非常適合用作 HPC 集群中推理的可編程加速器,非常適合訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
2、實(shí)時(shí)信號(hào)處理
FPGA 非常適合需要低延遲和實(shí)時(shí)信號(hào)處理的應(yīng)用,例如數(shù)字信號(hào)處理、雷達(dá)系統(tǒng)、軟件定義無線電和電信。
3、網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化
FPGA 非常適合從 CPU 卸載計(jì)算密集型任務(wù),例如數(shù)據(jù)包處理、加密和壓縮,從而減少延遲并提高網(wǎng)絡(luò)吞吐量。
4、高頻交易
在交易中,幾微秒的差別可能決定了盈利數(shù)百萬美元還是虧損數(shù)百萬美元。高頻交易機(jī)器人使用 FPGA 實(shí)現(xiàn)自定義算法,以最小延遲執(zhí)行交易,從而提供競(jìng)爭優(yōu)勢(shì)。
5、航空航天和國防應(yīng)用
FPGA 在航空航天和國防系統(tǒng)中非常有用和有益,它們使用定制硬件加速器進(jìn)行圖像和信號(hào)處理、加密和傳感器數(shù)據(jù)處理。
常見用例:GPU除了游戲和渲染任務(wù)之外,以下還有其他典型的 GPU 用例:
1、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)
人工智能的普及很大程度上歸功于 GPU 的卓越處理能力。訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)涉及大量矩陣乘法和激活,而 GPU 可以非常高效地處理這些操作,從而大大縮短訓(xùn)練時(shí)間。
2、加密貨幣挖掘
以太坊等加密貨幣的挖礦涉及計(jì)算密集型加密操作,而 GPU 可以高效處理這些操作。多年來,基于 GPU 的挖礦設(shè)備占據(jù)了主導(dǎo)地位,然而,挖礦難度的變化、日益激烈的競(jìng)爭和不斷上升的能源成本降低了利潤率,因此 GPU 挖礦的受歡迎程度已不如從前。
3、典型的高性能計(jì)算應(yīng)用
科學(xué)模擬、天氣預(yù)報(bào)和流體動(dòng)力學(xué)模擬通常需要強(qiáng)大的計(jì)算能力。GPU 可提供必要的馬力來加速這些模擬并顯著縮短獲得結(jié)果的時(shí)間。
您可以將 FPGA 用作 GPU 嗎?
是的,可以將 FPGA 用作 GPU,但其中涉及一些重要的注意事項(xiàng)和挑戰(zhàn)。要將 FPGA 用作 GPU,您需要設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)一個(gè)硬件架構(gòu)來模擬或復(fù)制 GPU 的功能。這需要 FPGA 設(shè)計(jì)方面的豐富專業(yè)知識(shí),以及對(duì) GPU 架構(gòu)和并行處理技術(shù)的深入了解。
另外,請(qǐng)記住,雖然 FPGA 在特定任務(wù)上效率很高,但它們可能無法與現(xiàn)代 GPU 的原始計(jì)算能力和性能相媲美,尤其是對(duì)于圖形密集型應(yīng)用程序而言。FPGA 也可能耗電,而基于 FPGA 的 GPU 解決方案的功耗可能不如使用專用 GPU 那么好。
在 GPU 和 FPGA 之間進(jìn)行選擇是一項(xiàng)重要的決定,它取決于應(yīng)用的性質(zhì)、性能要求、功率限制和預(yù)算考慮。GPU 具有廣泛的適用性和成本效益,使其成為許多高性能計(jì)算任務(wù)的熱門選擇。另一方面,F(xiàn)PGA 為需要硬件加速和實(shí)時(shí)處理的特定應(yīng)用提供了高度可定制且節(jié)能的解決方案。
-
處理器
+關(guān)注
關(guān)注
68文章
19038瀏覽量
228471 -
FPGA
+關(guān)注
關(guān)注
1624文章
21539瀏覽量
600521 -
gpu
+關(guān)注
關(guān)注
27文章
4632瀏覽量
128447
發(fā)布評(píng)論請(qǐng)先 登錄
相關(guān)推薦
評(píng)論