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(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)。同時(shí)，算法
2016-07-28 12:16:387349 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(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。
2023-02-14 11:03:562495 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 16:00:051256 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(yíng)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?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)
2017-12-05 08:09:38
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(jì)人員更靈活地適應(yīng)和更新計(jì)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(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
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(shì)？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(jì)自由度更大的芯片
2012-02-27 13:37:04
隨著數(shù)字融合的進(jìn)一步發(fā)展，系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)需要更大的靈活性，以解決將完全不同的標(biāo)準(zhǔn)和要求整合為同類產(chǎn)品時(shí)引發(fā)的諸多問題。本文介紹FPGA在視頻處理中的應(yīng)用，與ASSP和芯片組解決方案相比，FPGA可根據(jù)目前設(shè)計(jì)工程師的實(shí)際需求提供不同層次的靈活性，并保持明顯優(yōu)于傳統(tǒng)DSP的性能。
2019-08-22 08:21:21
任務(wù)中：在數(shù)據(jù)中心，FPGA相比GPU的核心優(yōu)勢(shì)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(shí)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
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GPU，FPGA的時(shí)延和功耗更有優(yōu)勢(shì)
2023-11-09 14:09:46
，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
2024-03-21 15:19:45
FPGA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(duì)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
2015-03-26 11:00:19
當(dāng)AI遇上FPGA，告別高門檻、高能耗、高成本
2019-10-21 08:00:04
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
/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(duì)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(chǎng)快速增長(zhǎng)。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(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。...
2021-07-27 07:29:46
相比GPS模塊北斗模塊的優(yōu)勢(shì)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(shì)？
2021-10-25 07:46:16
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
2024-03-12 08:09:00
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
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
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
`請(qǐng)問UVLED燈和高壓汞燈相比有哪些優(yōu)勢(shì)？`
2019-12-05 17:21:04
``Xilinx Artix-7 FPGA快速入門、技巧與實(shí)例連載4——FPGA的優(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
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
2019-03-22 08:28:31
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(yíng)，英特爾屬于GPU芯片陣營(yíng)。眼看FPGA和GPU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。
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(shí)間和專業(yè)化的功能。上市時(shí)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(shì)在哪？
2011-07-17 11:31:25
pwm相比dac的優(yōu)勢(shì)有么？
2023-10-28 07:49:58
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
2022-03-24 15:53:12
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
2018-03-23 14:31:40
與現(xiàn)有的其他FPGA云平臺(tái)相比，Catapult平臺(tái)的最主要特點(diǎn)就是構(gòu)建了一個(gè)遍布全球的FPGA資源池，并能對(duì)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(duì)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(chǎng)快速增長(zhǎng)。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
為什么要使用thumb模式，與ARM相比較，Thumb代碼的兩大優(yōu)勢(shì)是什么？
2022-11-02 14:17:55
大家好。與 CORDIS 相比，一種算法相對(duì)于另一種 PLL 的優(yōu)勢(shì)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(shì)？
2021-06-21 06:44:37
與點(diǎn)溫儀相比，紅外熱像儀具有哪幾大優(yōu)勢(shì)？
2021-05-10 06:01:54
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
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、GPU和FPGA，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
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
2017-03-15 11:40:15
。
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
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
2021-07-04 08:30:00
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
2021-07-04 08:30:00
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
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
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
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
AI設(shè)計(jì)主要參與方都是功能強(qiáng)大的CPU，GPU和FPGA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
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
，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/GPU和FPGA的性能。
2020-11-01 09:28:57
` 近年來，我國(guó)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
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
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)？“線與”邏輯是什么？
2021-11-04 06:23:16
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
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)？
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)性
2009-06-09 23:45:15696 
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，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)?，也就是說可以通過時(shí)鐘來精確控制任務(wù)。
2018-03-28 17:10:2712247 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 
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 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 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(chǎng)景定制的芯片。
2019-03-07 14:39:2129058 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 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 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(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GPU，FPGA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 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 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 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 目前，在AI計(jì)算平臺(tái)使用最廣泛的兩種加速部件是GPU和FPGA。GPU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 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，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 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的優(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 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)?！边^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 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，二者之間哪個(gè)更具有優(yōu)勢(shì)？
2022-02-03 10:13:0015448 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 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 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(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 
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 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 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(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 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 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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