fpga vs gpu

Gli array di porte programmabili sul campo (FPGA) sono circuiti integrati con una struttura hardware programmabile. A differenza delle unità di elaborazione grafica (GPU) o degli ASIC, il circuito all'interno di un chip FPGA non è inciso a freddo: può essere riprogrammato secondo necessità.

1. Qual è la differenza tra GPU e FPGA?
2. Può FPGA battere GPU?
3. Perché utilizzare un FPGA invece di una CPU o una GPU?
4. Le TPU sono migliori delle GPU?
5. Tesla usa FPGA?
6. È FPGA più veloce della GPU?
7. Perché FPGA è più veloce della CPU?
8. Vale la pena imparare l'FPGA?
9. Perché usiamo FPGA?
10. Può FPGA sostituire la CPU?
11. FPGA è un'emulazione?
12. FPGA è un microprocessore?

Qual è la differenza tra GPU e FPGA?

Le GPU sono essenzialmente un dispositivo di elaborazione estremamente veloce ed efficiente costituito da molti processori paralleli. Le GPU sono costruite per calcoli paralleli (molte ALU parallele) e accesso veloce alla memoria. Gli FPGA sono costituiti da una serie di porte logiche in grado di eseguire qualsiasi implementazione digitale desiderata dallo sviluppatore.

Può FPGA battere GPU?

Gli attuali FPGA offrono un'efficienza energetica superiore (Ops / Watt), ma non offrono le prestazioni delle attuali GPU su DNN. ... Tuttavia, queste innovazioni introducono un parallelismo irregolare sui tipi di dati personalizzati, che sono difficili da gestire per le GPU ma sarebbero perfetti per l'estrema personalizzazione dell'FPGA.

Perché usare un FPGA invece di una CPU o una GPU?

È qui che gli FPGA sono molto migliori delle CPU (o GPU, che devono comunicare tramite la CPU). Con un FPGA è possibile ottenere una latenza intorno o inferiore a 1 microsecondo, mentre con una CPU una latenza inferiore a 50 microsecondi è già molto buona. Inoltre, la latenza di un FPGA è molto più deterministica.

Le TPU sono migliori delle GPU?

Le GPU sono un'ottima alternativa alle CPU quando si desidera accelerare una varietà di flussi di lavoro di data science e le TPU sono le migliori quando si desidera specificamente addestrare un modello di apprendimento automatico il più velocemente possibile.

Tesla usa FPGA?

Tesla FSD Chip è un FPGA di 250 milioni di gate su 6 miliardi di transistor stipati in un die da 260 mm² costruito sul processo FinFET a 14 nm presso uno stabilimento Samsung Electronics in Texas. ... Tesla afferma che il chip offre "21 volte" le prestazioni del chip NVIDIA che sta sostituendo.

È FPGA più veloce della GPU?

Rispetto alle GPU, gli FPGA possono offrire prestazioni superiori nelle applicazioni di deep learning dove la bassa latenza è fondamentale. Gli FPGA possono essere ottimizzati per bilanciare l'efficienza energetica con i requisiti di prestazioni.

Perché FPGA è più veloce della CPU?

Allora, perché un FPGA può essere più veloce di una CPU? In sostanza è perché l'FPGA utilizza molte meno astrazioni di una CPU, il che significa che il progettista lavora più vicino al silicio. ... gli FPGA hanno meno astrazioni e quindi possono essere più veloci ed efficienti dal punto di vista energetico ma difficili da programmare.

Vale la pena imparare l'FPGA?

Gli FPGA possono facilitare l'elaborazione altamente parallela in modi che i comuni microprocessori non possono. Se stai lavorando su problemi in cui questo è utile, potresti trarre vantaggio dalla comprensione degli FPGA. Inoltre, il parallelismo ti costringe a pensare in modi nuovi per programmarli, il che è spesso un buon motivo per studiare un nuovo modo di programmare.

Perché usiamo FPGA?

Perché utilizzare un FPGA? ... Gli FPGA sono particolarmente utili per la prototipazione di circuiti integrati specifici per applicazioni (ASIC) o processori. Un FPGA può essere riprogrammato fino a quando il design dell'ASIC o del processore non è definitivo e privo di bug e inizia la produzione effettiva dell'ASIC finale. La stessa Intel utilizza FPGA per prototipare nuovi chip.

Può FPGA sostituire la CPU?

Sì, FPGA può superare le prestazioni della CPU moderna (come Intel i7) in alcuni compiti specifici, ma ci sono metodi più semplici ed economici per migliorare le prestazioni della rete neurale. Per più economico - intendo lo sforzo totale, non il costo dell'IC FPGA, ma anche la memoria molto veloce per FPGA (ne avresti bisogno per la rete neurale) e l'intero processo di sviluppo.

FPGA è un'emulazione?

Gli FPGA sono generalmente * emulazione, indipendentemente da come vengono venduti, perché di solito sono una persona che reimplementa una specifica in un linguaggio di descrizione hardware di alto livello.

FPGA è un microprocessore?

Un array di porte programmabili sul campo o FPGA è un circuito integrato che potrebbe contenere milioni di porte logiche che possono essere configurate elettricamente per eseguire un determinato compito. ... Microprocessore vs FPGA: un microprocessore è una CPU semplificata o un'unità di elaborazione centrale.