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

人工智能包括三个要素:算法,计算和数据.人工智能算法目前最主流的是深度学习.计算所对应的硬件平台有:CPU.GPU.FPGA.ASIC.由于移动互联网的到来,用户每天产生大量的数据被入口应用收集:搜索.通讯.我们的QQ.微信业务,用户每天产生的图片数量都是数亿级别,如果我们把这些用户产生的数据看成矿藏的话,计算所对应的硬件平台看成挖掘机,挖掘机的挖掘效率就是各个计算硬件平台对比的标准. 最初深度学习算法的主要计算平台是 CPU,因为 CPU 通用性好,硬件框架已经很成熟,对于程序员来说非常友好.

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,

王玉伟,腾讯TEG架构平台部平台开发中心基础研发组资深工程师,专注于为数据中心提供高效的异构加速云解决方案.目前,FPGA已在腾讯海量图片处理以及检测领域已规模上线. 随着互联网用户的快速增长,数据体量的急剧膨胀,数据中心对计算的需求也在迅猛上涨.诸如深度学习在线预测.直播中的视频转码.图片压缩解压缩以及HTTPS加密等各类应用对计算的需求已远远超出了传统CPU处理器的能力所及.摩尔定律失效的今天,关注"新"成员(GPU\FPGA\ASIC)为数据中心带来的体系架构变革,为业务配上一台

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

购买显卡主要关注:显存.带宽和浮点运算数量   GPU :图形处理器(英语:Graphics Processing Unit,缩写:GPU),又称显示核心.视觉处理器.显示芯片,是一种专门在个人电脑.工作站.游戏机和一些移动设备(如平板电脑.智能手机等)上图像运算工作的微处理器. 用途是将计算机系统所需要的显示信息进行转换驱动,并向显示器提供行扫描信号,控制显示器的正确显示,是连接显示器和个人电脑主板的重要元件,也是“人机对话”的重要设备之一.显卡作为电脑主机里的一个重要组成部分,承担输出显示图

古语云:知己知彼,百战不殆.那么既然选择了FPGA之路,欲练此功,必先-- 必先了解清楚,FPGA的特点,FPGA善于/不善于解决什么类型问题,以及FPGA应用的方向,FPGA学习的要素等等. 一.FPGA的特点 理论上,通用MCU/CPU和数字ASIC能够做的事,FPGA都能做,甚至可以利用FPGA内部资源实现一个CPU,也即是通常所说"软核".但这几个既然能够共存,实际上都有各自适合和不适合的领域.CPU/MCU为通用任务设计,能够胜任大量常规的控制.计算任务,但是对一些特殊的任务

如今大数据和机器学习已经有了很大的结合,在机器学习里面,因为计算迭代的时间可能会很长,开发人员一般会选择使用 GPU.FPGA 或 TPU 来加速计算.在 Apache Hadoop 3.1 版本里面已经开始内置原生支持 GPU 和 FPGA 了.作为通用计算引擎的 Spark 肯定也不甘落后,来自 Databricks.NVIDIA.Google 以及阿里巴巴的工程师们正在为 Apache Spark 添加原生的 GPU 调度支持,该方案填补了 Spark 在 GPU 资源的任务调度方面的空白

转, 来源: http://www.sohu.com/a/204640373_740053 可编程的“万能芯片” FPGA——现场可编程门阵列,是指一切通过软件手段更改.配置器件内部连接结构和逻辑单元,完成既定设计功能的数字集成电路. 一.FPGA简介 FPGA(Field Programmable Gate Array)于1985年由xilinx创始人之一Ross Freeman发明,虽然有其他公司宣称自己最先发明可编程逻辑器件PLD,但是真正意义上的第一颗FPGA芯片XC2064为xilin

Intel 2018架构日详解:新CPU&新GPU齐公布 牙膏时代有望明年结束 北京时间12月12日晚,Intel在圣克拉拉举办了架构日活动.在五个小时的演讲中,Intel揭开了2021年CPU架构路线图.下一代核心显卡.图形业务的未来.全新3D封装技术,甚至部分2019年处理器新架构的面纱. 访问购买页面: 英特尔旗舰店 姗姗来迟的消费级CPU路线图 近一段时间以来,业界一直非常期待看到Intel未来的架构路线图,但自Skylake以来却一直处于犹抱琵琶半遮面的状态.最近几个月Intel简单公

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

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

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

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

本文首发于个人博客https://kezunlin.me/post/8d877e63/,欢迎阅读! cpp caffe net run in multiple threads Guide set_mode Caffe fails to use GPU in a new thread ??? see here the `Caffe::mode_` variable that controls this is thread-local, so ensure you're calling `caffe

GPU 编程可以称为异构编程,最近由于机器学习的火热,很多模型越来越依赖于GPU来进行加速运算,所以异构计算的位置越来越重要:异构编程,主要是指CPU+GPU或者CPU+其他设备(FPGA等)协同计算.当前的计算模型中,CPU主要用来进行通用计算,其更多的是注重控制,我们可以通过GPU和FPGA等做专用的计算. CPU负责逻辑性强的事物处理和串行计算,GPU则专注于执行高度线程化的并行处理任务(大规模计算任务) 编程框架: C++ AMP:Accelerator Massive Parallel

目录 简介 GPU驱动 Nvidia-docker Nvidia-device-plugin 在Kubernetes上运行GPU应用 附录 简介 伴随着人工智能技术的发展,机器学习的应用场景越来越广泛 深度学习的实现,需要多种技术进行支撑,比如服务器.GPU.集群.集群管理调度软件.深度学习框架.深度学习的具体应用等 随着Kubernetes的兴起,越来越多的训练任务也都直接运行在Kubernetes之上,这些基于GPU的应用也为Kubernetes的应用管理带了一定的挑战 我也一直在致力于推动

GPU计算的目的即是计算加速.相比于CPU,其具有以下三个方面的优势: l  并行度高:GPU的Core数远远多于CPU(如G100 GPU有240个Cores),从而GPU的任务并发度也远高于CPU: l  内存带宽高:GPU的内存系统带宽几十倍高于CPU,如CPU (DDR-400)带宽是3.2GB/秒,而GPU内存系统带宽可达147.1GB/秒: l  运行速度快:GPU在浮点运算速度上较之CPU也具有绝对优势,如对于一般的硬件,CPU(Intel Core 2 Quad Q8200)是

CPU/GPU/TPU/NPU...XPU都是什么意思? 现在这年代,技术日新月异,物联网.人工智能.深度学习等概念遍地开花,各类芯片名词GPU, TPU, NPU,DPU层出不穷......都是什么鬼?与CPU又是什么关系? HW发布了新款Mate 手机,里面有个叫什么NPU的,听起来很厉害,这是什么东西啊?就是人工智能处理器. 什么是人工智能处理器?和CPU有啥区别?和GPU有啥区别?不都带个PU吗? 本文通俗易懂的科普一下这些所谓的"XPU"! CPU CPU( Central

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

一.什么是比特币? 比特币是一种由开源的P2P软件产生的电子货币,是一种网络虚拟货币.比特币使用遍布整个P2P网络节点的分布式数据库来记录货币的交易,并使用密码学的设计来确保货币流通各个环节安全性.比特币的概念由中本聪(Satoshi Nakamoto 化名)在2008年提出.随后,他结合开源软件和密码学中“块密码”的工作模式,在P2P对等平台上,开发出比特币发行.交易和账户管理的操作系统.此系统让遍布整个对等网络用户端的各节点,按照其种子文件达成网络协议,从而确保在货币发行.管理.流通等环节中