CPU: 英文全称:Central Processing Unit. 中文全称:中央处理器. 厂商:英特尔Intel. 功能:是一台计算机的运算核心和控制核心. 缺点:运算能力(最弱),核处理数(最少). 优点: 主频(最高)(3G.4G以上): 管理能力(最强),擅长管理和调度,比如数据读取,文件管理,人机交互等等. GPU: 英文全称:Graphics Processing Unit. 中文全称:图形处理器. 厂商:英伟达NVIDIA. 功能:是一种专门在个人电脑.工作站.游戏机和一些移动设

最近FPGA又频频被各AI领域的巨头看好,比如微软.百度.科大讯飞都对FPGA应用前景有所期待.那么如果让你选择FPGA作为AI计算系统的主力军,你会有什么样的顾虑? 这几天,已经退役的AlphaGo又强行刷了一波头条,不是又跟哪位世界高手对决,而是"新狗"通过无监督式学习,仅用3天时间就战胜了李世石版的AlphaGo,然后用了21天时间战胜了柯洁版本AlphaGo.AlphaGo让我们真真切切地看到了AI计算的强大. 目前,在AI计算平台使用最广泛的两种加速部件是GPU和FPGA.G

相关链接: 为什么要用redis而不用map做缓存? Redis的数据结构及应用场景 Redis缓存和直接使用内存的比较 Java自带的数据结构(如HashMap,BitSet等)做缓存和NoSQL(如Redis,MongoDB等)做缓存哪种好? 为什么现在高级语言内置的数据结构非常高效,但还要使用 Redis 这类(不开持久化)的缓存?

1.Memcached 所有的值均是简单的字符串,redis 作为其替代者,支持更为丰 富的数据类 2.Redis 的速度比 Memcached 快很 3.Redis 可以持久化其数据

本文原链接:https://www.jianshu.com/p/860418f0785c https://blog.csdn.net/sinat_17775997/article/details/83989098 vue3.0 -- 摒弃Object.defineProperty,基于 Proxy 的观察者机制探索 写在前面: 11月16日早上,Vue.js的作者尤大大在 Vue Toronto 的主题演讲中预演了 Vue.js 3.0的一些新特性,其中一个很重要的改变就是Vue3 将使用 ES

近日,全球最大的FPGA厂商赛灵思宣布收购深鉴科技的消息,引发人工智能芯片行业热议,这也是首起中国AI芯片公司被收购的案例.值得注意的是,收购深鉴科技的赛灵思在2018年下半年重点发展方面是汽车自动驾驶. FPGA市场的竞争正在发生变化,其中最引人瞩目的趋势就是应用领域不断拓宽.传统上,FPGA的应用很大程度受到通信市场主导,但随着人工智能.大数据.云计算.智能汽车以及物联网边缘计算的发展,对FPGA的需求大增,FPGA的市场格局正在发生转变.同时,这也为苦苦寻求突破口的中国FPGA厂商提供了一

3.2.1 CPU计算能力分析 这里CPU计算能力用Intel的Haswell架构进行分析,Haswell架构上计算单元有2个FMA(fused multiply-add),每个FMA可以对256bit数据在一个时钟周期中做一次乘运算和一次加运算,所以对应32bit单精度浮点计算能力为:(256bit/32bit) 2(FMA) 2(乘和加) = 32 SP FLOPs/cycle,即每个时钟周期可以做32个单精度浮点计算. CPU峰值浮点计算性能 = CPU核数 CPU频率 每周期执行的浮点操

从几个方面来介绍一下GPU和FPGA. 从峰值性能来说,GPU(10Tflops)远远高于FPGA(<1TFlops).GPU上面成千上万个core同时跑在GHz的频率上还是非常壮观的,最新的GPU峰值性能可达10TFlops以上.GPU的架构经过仔细设计(例如使用深度流水线,retiming等技巧),在电路实现上是基于标准单元库而在critical path上可以用手工定制电路,甚至在必要的情形下可以让半导体fab依据设计需求微调工艺制程,因此可以让许多core同时跑在非常高的频率.相对而言,

版权声明:本文由薛梁原创文章,转载请注明出处: 文章原文链接:https://www.qcloud.com/community/article/628340001485134638 来源:腾云阁 https://www.qcloud.com/community FPGA(Field Programmable Gate Array)现场可编程门阵列,作为 ASIC 领域中的一种半定制电路而出现已有 30 年的历史了,它既解决了定制电路的无法改变功能的不足,又克服了原有可编程器件门电路数有限的缺点,

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文由columneditor 发表于云+社区专栏 作者介绍:章恒--腾讯云FPGA专家,目前在腾讯架构平台部负责FPGA云的研发工作,探索FPGA加速数据中心的应用,包括:图像处理.深度学习.SDN等. 为了进一步加速云计算的创新发展.建立云计算信任体系.规范云计算行业.促进市场发展.提升产业技术和服务水平,由中国信息通信研究院.中国通信标准化协会主办的"2018可信云大会"于2018年8月14日-8月15日在北京国际会议中

深度学习“引擎”之争:GPU加速还是专属神经网络芯片? 深度学习(Deep Learning)在这两年风靡全球,大数据和高性能计算平台的推动作用功不可没,可谓深度学习的“燃料”和“引擎”,GPU则是引擎的引擎,基本所有的深度学习计算平台都采用GPU加速.同时,深度学习已成为GPU提供商NVIDIA的一个新的战略方向,以及3月份的GTC 2015的绝对主角. 那么,GPU用于深度学习的最新进展如何?这些进展对深度学习框架有哪些影响?深度学习开发者应该如何发挥GPU的潜力?GPU与深度学习结合的前景

英文论文链接:http://cadlab.cs.ucla.edu/~cong/slides/fpga2015_chen.pdf 翻译:卜居 转载请注明出处:http://blog.csdn.net/kkk584520/article/details/47450159 [0. 摘要] CNN已经广泛用于图像识别,因为它能模仿生物视觉神经的行为获得很高识别准确率.最近,基于深度学习算法的现代应用高速增长进一步改善了研究和实现.特别地,多种基于FPGA平台的深度CNN加速器被提出,具有高性能.可重配置

在这个强调智能与联网的时代,可编程逻辑栅阵列 (FPGA)已经成为一个重要且不可或缺的元件.以全球500亿个联网设备,一年所产生的数据量将不计其数.从数据中心.5G通讯.虚拟网络功能,到嵌入式系统,FPGA都能在设备以及云端之间,扮演重要的角色.而从边际运算到云端应用,FPGA也正不断的成长,包括FPGA.GPU与ASIC等加速器市场,将在2021年达到200亿市场规模.而估计到了2022年,FPGA市场将达到75亿美元的规模,年复合成长率为9%. 在这个强调智能与联网的时代,可编程逻辑栅阵列

有人认为,除了人才短缺.开发难度较大,相比未来的批量化量产的ASIC芯片,FPGA在成本.性能.功耗方面仍有很多不足.这是否意味着,在ASIC大爆发之际,FPGA将沦为其“过渡”品的命运? 安路科技市场与应用部副总经理陈利光表示,上面这几大难题肯定有突破的空间,从成本来看,其主要受到技术和市场两大因素的影响.一方面,高端FPGA只有两家公司能提供,市场有效竞争不足,导致成本较高.未来随着国产高端FPGA加入,成本将会逐步降低.另一方面,FPGA芯片中大量面积是完成信号互联的,而逻辑单元架构也使得

<谁能笑傲江湖?移动处理器门派那些事儿>一文中我们把2012年的移动处理器的厂商做了一番介绍,并依照各自的属性给划分了门派.既然把他们称为江湖门派.那么每一个门派总要有自己的绝活.移动处理器厂商中CPU基本都是源自ARM.同架构下各家厂商的表现都几乎相同.能成为镇派之宝的绝学都是在GPU上.超能网近日奉上续作.对五大移动GPU厂商进行了逐一点评-- 做能移动处理器的厂商能够洋洋洒洒列出几十家.我们精挑细选了近年出过风头的依旧有13家,可是说到设计GPU核心,这个名单就短多了,基本的厂商甚至不到

我们知道,相对于专业的ASIC,FPGA有上市时间和成本上的优势.另外,在大多数情况下,FPGA执行某些功能较之CPU上的软件操作更高效.这就是为什么我们认为它不但会运用在数据中心的服务器.交换器.存储层的各个角落,并且具有加速整个工作流程的功能. 然而我们不能过分乐观,尤其是在2015年12月,Intel以167亿美元收购了FPGA生产商Altera之后. 在2014年年底,当时还处于独立的Altera公司高层盯上了基于CPU+FPGA的数据中心并行计算的发展前景——这个当时价值大约10亿美元

FPGA SoC通过融合FPGA和ASIC两者的元件,跨越了灵活性和性能之间的界限.但随着它们进入高安全性.任务关键型市场,它们也面临着与标准SoC相同的问题,包括在日益复杂的器件中快速传输越来越多的数据,以及在验证和调试中可能出现的一切棘手的问题. FPGA SoC是一种混合器件,随着芯片制造商和系统公司每年要完成更多的设计工作,它正获得越来越多的关注,尤其是协议和算法仍在变化的市场中,比如汽车.医疗器械和安全性市场.使用标准的FPGA芯片可以提供必要的灵活性,但是只有ASIC才能满足更高的性

用AI防鲨鱼.用AI学写中国书法.用AI预测人类死亡时间.用AI审判罪犯……在人工智能方兴未艾的今天,越来越廉价和普及的AI领域真的是什么都不值钱,除了想象力.那在这无所不能的AI盛世,一定没道理让算力限制我们的想象力,更没道理让算力限制了我们的生产力. 从CPU到CPU+,从+GPU到+FPGA 随着通用处理器(CPU)的摩尔定律已入暮年,从美国的微软.亚马逊到中国的BAT.华为,几乎所有的互联网巨头们都在补充他们的标准服务器芯片——CPU,使用可替代的硅来追赶在人工智能领域的急速变化.201

OpenCL OpenCL(全称Open Computing Language,开放运算语言)是第一个面向异构系统通用目的并行编程的开放式.免费标准,也是一个统一的编程环境,便于软件开发人员为高性能计算服务器.桌面计算系统.手持设备编写高效轻便的代码,而且广泛适用于多核心处理器(CPU).图形处理器(GPU).Cell类型架构以及数字信号处理器(DSP)等其他并行处理器,在游戏.娱乐.科研.医疗等各种领域都有广阔的发展前景. OpenCL是一个为异构平台编写程序的框架,此异构平台可由CPU,GP

FPGA最全科普总结   FPGA 是可以先购买再设计的"万能"芯片.FPGA (Field Programmable Gate Array)现场可编程门阵列,是在硅片上预先设计实现的具有可编程特性的集成电路,它能够按照设计人员的需求配置为指定的电路结构,让客户不必依赖由芯片制造商设计和制造的 ASIC 芯片.广泛应用在原型验证.通信.汽车电子.工业控制.航空航天.数据中心等领域. Altera LUT4 架构 FPGA 硬件三大指标:制程.门级数及 SERDES 速率,配套 EDA