在CPU+GPU協同計算中，CPU和GPU的計算能力不同，靜態(tài)地給CPU和GPU劃分任務會導致CPU和GPU計算不同步，導致嚴重的負載不均衡，為了實現CPU和GPU的負載均衡，需要對CPU和GPU不同的劃分方法。
2018-05-03 09:01:29
6452 
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 09:00:2915956 
最近我們看到一篇文章，說FPGA可能會取代CPU和GPU成為將來機器人研發(fā)領域的主要芯片。文章列舉了很多表格和實驗數據，證明了在很多領域FPGA的性能會極大優(yōu)于CPU。并且預言FPGA將來可能會取代CPU和GPU現在的地位。但事實真的是這樣嗎？
2016-05-16 10:39:5916447 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(yè)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 本文內容包括CPU、內存和GPU知識，本期重點更新GPU和CPU部分知識。比如：GPU更新包括架構演進，最新產品A100、選型策略、架構分析、散熱和規(guī)格分類等。
2023-11-13 11:47:24698 
CPU、GPU 都屬于馮·諾依曼結構，指令譯碼執(zhí)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 CPU和GPU之間有什么區(qū)別？
2021-11-05 07:58:29
CPU和GPU都是具有運算能力的芯片，CPU更像“通才”——指令運算(執(zhí)行)為重+ 數值運算，GPU更像“專才”——圖形類數值計算為核心。在不同類型的運算方面的速度也就決定了它們的能力——“擅長
2017-12-03 15:43:58
CPU和GPU都是具有運算能力的芯片，CPU更像“通才”——指令運算(執(zhí)行)為重+ 數值運算，GPU更像“專才”——圖形類數值計算為核心。在不同類型的運算方面的速度也就決定了它們的能力——“擅長
2017-12-03 20:08:47
并行度和定制類型數據的大量引入，FPGA在DNN研究中表現非常出色，可用于需要分析大量數據的AI、大數據或機器學習等研究領域。來自社交媒體和互聯網的圖像、視頻和語音數字數據的持續(xù)指數增長推動了分析的需要
2017-04-27 14:10:12
Actel公司為FPGA開辟汽車領域的新市場，包括進入混合動力、電動汽車或燃料電池汽車的控制系統(tǒng)，并期望借此與更強大的競爭對手抗衡。據Gartner Dataquest預測，2007年全球汽車半導體
2019-05-13 14:11:25
，這使其在 AI 應用中面臨著一些挑戰(zhàn)。
Larzul 表示，想要解決這些問題的解決方案便是實現現場可編程門陣列 (FPGA)，這也是他們公司的研究領域。FPGA 是一種處理器，可以在制造后定制
2024-03-21 15:19:45
，在航天遙感器的設計中，FPGA被廣泛地應用于主控系統(tǒng)CPU的功能擴展CCD圖像傳感器驅動時序的產生以及高速數據采集。本文回顧了FPGA的發(fā)展，分析了其主要結構，并對航天應用FPGA進行了綜述。指出
2020-07-07 16:10:32
CPU和GPU都屬于馮·諾依曼結構，指令譯碼執(zhí)行，共享內存。FPGA之所以比CPU、GPU更快，本質上是因為其無指令，無共享內存的體系結構所決定的。馮氏結構中，由于執(zhí)行單元可能執(zhí)行任意指令，就需要
2018-08-16 09:54:23
FPGA內部的RAM中，電源斷開后，RAM中的數據將丟失。因此SRAM或FLASH編程型FPGA是易失性的，每次重新加電，FPGA都要重新加載數據。這樣，運行中的FPGA功能系統(tǒng)在掉電后可以重新下載
2011-05-27 10:22:36
和 FPGA。
GPU遵循的是 SIMD (Single Instruction Multiple Data)的處理方式， 通過在多個線程上運行統(tǒng)一的處理方式， 即 Kernel，來達到將 CPU
2023-11-09 14:09:46
下，FPGA可以完成數據采集的粘合邏輯功能。 2、FPGA在邏輯接口領域的應用 在實際的產品設計中，很多情況下需要與PC機進行數據通信。比如，將采集到的數據送給PC機處理，或者將處理后的結果傳給
2020-10-26 14:35:32
視頻處理是目前多媒體領域最熱門的技術，主要分為視頻編解碼和目標信息識別兩大類。前者為了節(jié)省視頻數據的傳輸帶寬，主要依靠傳統(tǒng)的信息論理論，目前已經比較成熟；后者則為了提取用戶信息，是了人工智能、計算機以及信息論等多門學科研究成果的交集，目前還處于快速發(fā)展階段。
2019-10-08 11:43:12
所擅長的領域。另外有一點需要提一下，那就是在執(zhí)行這些功能的時候，使用FPGA并不需要像使用CPU那樣需要操作系統(tǒng)和相應的軟件。這部分的營收占了Altera營收的44%，總額為8.35億美元
2017-03-07 11:52:29
之間的通信就更夸張了，默認的方式也是通過共享內存。本文開篇就講，FPGA 比 CPU 和 GPU 能效高，體系結構上的根本優(yōu)勢是無指令、無需共享內存。使用共享內存在多個 kernel 之間通信，在
2017-03-11 09:52:46
GPU，Graphic Processing Unit，圖形處理器。GPU是相對于CPU的一個概念，由于在現代的計算機中（特別是家用系統(tǒng)，游戲的發(fā)燒友）圖形的處理變得越來越重要，需要一個專門的圖形
2016-01-16 08:59:11
在 CPU 和 GPU 上推斷出具有 OpenVINO? 基準的相同模型：
benchmark_app.exe -m model.xml -d CPU
benchmark_app.exe -m
2023-08-15 06:43:46
GPU是如何工作的GPU與DSP區(qū)別GPU和CPU的區(qū)別是什么
2021-01-05 06:15:15
本帖最后由 24不可說 于 2016-8-5 15:15 編輯
GPU是顯示卡的“心臟”，也就相當于CPU在電腦中的作用，它決定了該顯卡的檔次和大部分性能，同時也是2D顯示卡和3D顯示卡的區(qū)別
2016-08-05 13:00:01
`來源網絡FPGA（Field Programmable Gate Array），即現場可編程門陣列，它是在PAL、GAL、CPLD等可編程器件的基礎上進一步發(fā)展的產物。它是作為ASIC領域中的一種
2017-03-15 16:04:03
FPGA（Field－Programmable Gate Array），即現場可編程門陣列，它是在PAL、GAL、CPLD等可編程器件的基礎上進一步發(fā)展的產物。它是作為專用集成電路（ASIC）領域
2018-08-22 09:46:55
視頻監(jiān)控技術在火災報警領域有哪些新突破？
2021-06-01 06:47:05
解析HSA----CPU+GPU異構系統(tǒng)架構
2021-02-03 07:07:34
，英特爾和SiPearl已經為CPU和GPU優(yōu)化了一個低延遲的通信管道。Compute Express Link互連規(guī)范促進了CPU、GPU和其他加速器芯片之間的通信。英特爾希望在GPU方面超越英偉達，而
2022-03-29 14:41:33
TensorFlow 支持 CPU 和 GPU。它也支持分布式計算。可以在一個或多個計算機系統(tǒng)的多個設備上使用 TensorFlow。TensorFlow 將支持的 CPU 設備命名為
2020-07-28 14:33:28
請問一下XS GPU是什么？XS GPU的主要特性包括哪些？XS GPU具備哪些功能？主要應用于哪些領域？
2021-07-01 06:55:05
的應用領域涵蓋得很廣。從技術角度來看，主要是有以下需求的應用場合?！?邏輯粘合，如一些嵌入式處理常常需要地址或外設擴展，CPLD器件尤其適合。今天已經少有項目會選擇一顆FPGA器件專門用于邏輯粘合
2019-03-22 08:28:31
，Xilinx可利用后者在數據中心和卷積神經網絡領域的技術優(yōu)勢，讓FPGA在人工智能領域中大顯身手。Xilinx的最大競爭對手Altera在去年6月份被英特爾以167億美元收購，這是英特爾有史以來涉及金額
2016-09-08 13:54:13
我在1臺Dell R720主機中有2張K1卡。是否可以將1個GPU或1個卡指定為vGPU，但是剩下的GPU是否可用于vSGA？以上來自于谷歌翻譯以下為原文I have 2 K1 cards in 1
2018-09-28 16:36:27
？這樣的經歷對于提升賽靈思今后的市場表現會有怎樣的幫助？ “計算領域的確正在發(fā)生一場非常重大的變革，能夠在CPU、GPU和FPGA領域同時工作過，對我來說是一份榮幸?！盫ictor Peng在回答《國際
2018-03-23 14:31:40
最近我們看到一篇文章，說FPGA可能會取代CPU和GPU成為將來機器人研發(fā)領域的主要芯片。文章列舉了很多表格和實驗數據，證明了在很多領域FPGA的性能會極大優(yōu)于CPU。并且預言FPGA將來可能會取代
2019-10-09 08:33:52
`我思故我在 亮出你的觀點自從類神經網絡算法可以用強大的運算能力加以模擬之后，強人工智能才開始出現。即便如此，以目前 CPU 的運算能力來講，模擬類神經網絡算法的代價非常之大，于是有人想到了用
2017-08-23 15:42:16
方便的進行深度學習的應用。然而，深度學習仍然主要使用 GPU 和 CPU 完成。因此，在這里我們將仔細研究使用 FPGA 進行深度學習推理的好處?？蓸嫿ǖ凸摹⒐?jié)省空間的系統(tǒng)FPGA 的計算并行度不如
2023-02-17 16:56:59
在 FPGA、GPU 或 ASIC 控制的系統(tǒng)板上，僅有為數不多的幾種電源管理相關的設計挑戰(zhàn)，但是由于需要反復調試，所以這類挑戰(zhàn)可能使系統(tǒng)的推出時間嚴重滯后。
2019-10-09 06:21:11
在 FPGA、GPU 或 ASIC 控制的系統(tǒng)板上，僅有為數不多的幾種電源管理相關的設計挑戰(zhàn)，但是由于需要反復調試，所以這類挑戰(zhàn)可能使系統(tǒng)的推出時間嚴重滯后。
2019-09-30 06:59:24
可以在圖像處理領域大顯身手，它還被用來科學計算、密碼破解、數值分析，海量數據處理（排序，Map-Reduce等），金融分析等需要大規(guī)模并行計算的領域。所以GPU也可以認為是一種較通用的芯片。▌ FPGA
2017-03-15 11:40:15
，既有成熟的ARM硬核處理器，又有豐富的FPGA資源，大有單芯片一統(tǒng)天下的架勢。 圖1.8 FPGA應用精彩紛呈當然了，若從具體的應用領域來看，FPGA在電信、無線通信、有線通信、消費電子產品、視頻
2016-07-11 06:47:38
，中國FPGA廠商在通信領域或取得市場份額高增長。汽車、數據中心應用緊隨其后2025年后，邊緣計算技術及云計算技術在智慧交通網絡、 超算中心全面鋪開，自動駕駛、數據中心領域FPGA應用市場成長速度將超過
2021-07-04 08:30:00
，中國FPGA廠商在通信領域或取得市場份額高增長。汽車、數據中心應用緊隨其后2025年后，邊緣計算技術及云計算技術在智慧交通網絡、 超算中心全面鋪開，自動駕駛、數據中心領域FPGA應用市場成長速度將超過
2021-07-04 08:30:00
性能、更低時延和更快加速性能，在大數據和云計算領域將替代CPU+GPU，而Intel 的至強處理器+FPGA也將在2017 年量產。不難發(fā)現，本土FPGA廠商要先固本，然后求發(fā)展。通過產業(yè)化的單點產品
2017-01-12 18:54:15
如何在嵌入式視頻處理系統(tǒng)領域進行FPGA驗證？需要滿足什么條件？
2019-08-01 06:42:45
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(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術資源研究如何將FPGA高效地用于NN
2023-02-08 15:26:46
嵌入式視頻處理系統(tǒng)領域的FPGA驗證，不看肯定后悔
2021-05-07 06:18:27
由于考驗轉專業(yè)，進入到一個全新領域，毫無基礎，導師是搞fpga的，不知道該怎么入手啊，還請大家給我點建議。
2017-04-03 21:09:54
什么是顯卡？什么是GPU？什么是CUDA？CPU和GPU的關系是什么？
2021-09-27 08:22:16
GPU工作原理是什么？GPU主要作用有哪些？GPU與DSP區(qū)別在哪里？GPU和CPU的區(qū)別是什么？
2021-04-19 09:16:06
、手持設備編寫高效輕便的代碼，而且廣泛適用于多核心處理器（CPU）、圖形處理器（GPU）、Cell類型架構以及數字信號處理器（DSP）等其他并行處理器，在游戲、娛樂、科研、醫(yī)療等各種領域都有廣闊
2015-11-04 10:04:53
移動計算時代大潮襲來，手持設備的應用范圍也被大大拓寬。從早期手機只能打電話、發(fā)短信、看圖片，到今天手機能夠看高清視頻、玩3D游戲，擁有各種酷炫的操作界面，除了SOC芯片中CPU部分的進步外，其GPU
2013-08-29 10:05:517668 目前，FPGA已在騰訊海量圖片處理以及檢測領域已規(guī)模上線。 隨著互聯網用戶的快速增長，數據體量的急劇膨脹，數據中心對計算的需求也在迅猛上漲。諸如深度學習在線預測、直播中的視頻轉碼、圖片壓縮解壓縮以及
2017-11-15 19:52:185563 
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 20:44:001256 
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 CPU和GPU都屬于馮·諾依曼結構，指令譯碼執(zhí)行，共享內存。FPGA之所以比CPU、GPU更快，本質上是因為其無指令，無共享內存的體系結構所決定的。
2018-04-02 17:52:3195602 不過在聯發(fā)科副總經理暨智能設備事業(yè)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 
交互，CPU和FPGA之間通信延遲變長了。所以適合于FPGA能獨立執(zhí)行的加速任務，比如視頻編解碼、數據加解密等。
2018-06-20 15:17:1012724 計算密集型任務的例子包括矩陣運算、圖像處理、機器學習、壓縮、非對稱加密、Bing 搜索的排序等。這類任務一般是 CPU 把任務卸載（offload）給 FPGA 去執(zhí)行。對這類任務，目前我們正在
2018-06-25 16:02:4517458 
你還沒聽過FPGA？那你一定是好久沒有更新自己在企業(yè)級IT領域的知識了。今天筆者就和大家聊聊何為FPGA？FPGA主要應用場景是什么？有人說FPGA是替代傳統(tǒng)CPU和GPU的未來，你信嗎？
2018-07-28 11:26:0514857 使用Intel INDE工具刪除CPU-GPU同步暫停，該暫停導致CPU和GPU之間的某些并行性丟失。
2020-05-31 15:18:001310 本文檔的主要內容詳細介紹的是如何使用FPGA在視頻圖像領域的應用視頻教程資料免費下載。
2019-02-26 11:02:47
16 幸運的是，比特幣并不是區(qū)塊鏈生態(tài)系統(tǒng)中唯一的加密貨幣。使用簡單的GPU設備仍然可以挖掘數百種不同的加密貨幣——在某些情況下，CPU挖掘仍然是可行的。然而，最重要的問題是GPU或CPU挖礦是否仍然有利可圖。我們將繼續(xù)評估當前的CPU和GPU的挖礦狀態(tài)。
2019-03-14 10:36:0730161 本文檔的主要內容詳細介紹的是FPGA視頻教程之FPGA在視頻圖像處理領域的應用視頻資料說明。
2019-04-04 16:40:4635 本文檔的主要內容詳細介紹的是FPGA教程之FPGA在視頻處理領域的應用詳細資料說明包括了：1.介紹視頻處理領域FPGA的主要應用場合，2.視頻處理領域常用的IP模塊，3.FPGA + DSP的系統(tǒng)設計方法
2019-04-04 17:18:3839 電子元器件大家接觸的會比較多，這一塊民用、軍用的技術基本都是通用的，但在芯片這個領域有兩種比較獨特的芯片，一種叫FPGA，就是我剛才講的那種，還有一個叫GPU。
2019-08-13 14:41:241084 GPU與CPU比較，GPU為什么更適合深度學習?
2019-08-26 15:32:004234 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(yōu)勢很明顯，按照現在的趨勢發(fā)展下去，FPGA或許會在未來取代機器人開發(fā)中GPU的工作。
2019-09-06 17:48:102115 如果說FPGA是繼任傳統(tǒng)CPU與GPU的未來，就有些夸大其詞。且不論CPU與GPU技術已經成熟，擁有完善的生態(tài)鏈，CPU與FPGA的結構也有所不同。
2019-09-06 17:50:271514 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 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(yōu)勢很明顯，按照現在的趨勢發(fā)展下去，FPGA或許會在未來取代機器人開發(fā)中GPU的工作。
2019-12-20 14:39:312425 隨著視頻行業(yè)逐漸進入全平臺、全媒體化后，視頻行業(yè)在數據中心的底層技術上不要不斷投入，更要求快速創(chuàng)新。
2020-04-16 14:48:51784 AI近些年的大火，直接促進了CPU和GPU的發(fā)展，而英偉達的GPU真正借此迅速成為AI市場的主流產品之一，其勢頭甚至蓋過了CPU。
2020-10-19 16:04:573037 
對于GPU，大家想必也十分熟悉。但是，大家真的了解GPU嗎？譬如，GPU和顯卡是同一個東西嗎？CPU和GPU有什么區(qū)別嗎？
2020-11-23 10:14:214741 CPU、GPU、TPU、NPU等的講解
2021-01-05 14:54:179657 、GPU、和FPGA的比較 桌面端的CPU為馮諾依曼結構，從上圖可以看出，其基本組成為控制器，Cache，和ALU。而計算單元ALU在CPU中的占比不大，所以它的并行計算能力有限。 中間的為GPU，綠色的計算單元占了絕大部分，所以并行計算能力很強。 弱點是控制能力很弱，Cache小，為
2021-06-30 10:57:542037 CPU和GPU的區(qū)別有哪些呢？接下來簡單給大家介紹一下關于GPU和CPU的區(qū)別。
2022-01-06 17:07:1527152 GPU則專為多任務而生，并發(fā)能力強，具體來講就是多核，一般的CPU有2核、4核、8核等，而GPU則可能會有成百上千核。
2022-10-06 06:20:002902 使用標準以太網網絡和現成的 3D 游戲 CPU/GPU 硬件，可以實現將傳感器數據分發(fā)到多個控制臺顯示器，以支持基于軟件的解壓縮和顯示組合。這減少了視頻處理和顯示系統(tǒng)對專有硬件技術的依賴。
2022-10-27 17:26:241085 
陌生，它一直都被廣泛使用。但是，大部分人 還不是太了解它，對它有很多疑問——FPGA到底是什么？為什么要使用它？相比 CPU、GPU、ASIC（專用芯片），FPGA有什么特點？…… 今天，帶著這一系列的問題，我們一起來——揭秘FPGA。 一、為什么使用 FPGA？ 眾所周知，
2022-11-22 14:35:101087 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(yè)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 GPU是什么和CPU的區(qū)別?CPU是計算機的中央處理單元，可以以最小的延遲執(zhí)行算術和邏輯運算。相比之下，GPU是一種嵌入式或外部圖形處理單元，可以執(zhí)行浮點運算以在高分辨率圖像和視頻中渲染多邊形坐標。下面，小編將和大家一起討論CPU和GPU之間的區(qū)別。
2023-05-25 17:23:141855 CPU/GPU 算力、功率的提升持續(xù)拉動散熱相關需求，且有加速態(tài)勢。
2023-07-20 09:17:481187 
gpu和cpu哪個更重要？ 當我們談到計算機的性能時，CPU（中央處理器）和GPU（圖形處理器）都是非常重要的組件。然而，在某些情況下，GPU和CPU的重要性會有所不同。在本文中，我們將討論GPU
2023-08-09 15:51:104110 gpu和cpu有什么區(qū)別？ GPU和CPU是電腦中兩個重要的計算器件。如果想要了解這兩個設備的區(qū)別，需要從它們的含義和工作原理入手。 首先，CPU（Central Processing Unit
2023-08-09 16:15:538667 GPU和CPU是計算機系統(tǒng)中最重要的兩種處理器，它們在不同的應用中發(fā)揮不同的作用。
2023-08-09 18:24:052174 (CPU)、Graphics Processing Unit(GPU)和Neural Processing Unit(NPU)等處理器和芯片被廣泛應用于各種領域。這些處理器和芯片在計算能力、功耗、功能
2023-08-27 17:03:086665 CPU+xPU 的異構方案成為大算力場景標配，GPU為應用最廣泛的 AI 芯片。目前業(yè)內廣泛認同的AI 芯片類型包括GPU、FPGA、NPU 等。由于 CPU 負責對計算機的硬件資源進行控制調配，也要負責操作系統(tǒng)的運行，在現代計算系統(tǒng)中仍是不可或缺的。
2023-09-03 11:47:311068 
GPU比CPU更快的原因并行處理能力：GPU可以同時處理多個任務和數據，而CPU通常只能一次處理一項任務。這是因為GPU的架構使得它可以同時處理多個核心，從而實現高效的并行計算，這是GPU在處理
2024-01-26 08:30:03448 
GPU和CPU是兩種常見的計算機處理器，它們在結構和功能上有很大的區(qū)別。在這篇文章中，我們將探討GPU和CPU的區(qū)別，并詳細介紹它們的原理、應用領域和性能特點。 一、概述 1.1 GPU（圖形處理器
2024-02-20 11:24:47511
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