Різниця між GPU і FPGA

Швидкий прогрес в технології НВІС протягом останніх декількох десятиліть дозволили виготовлення мільярдів транзисторів на одному кристалі. Цей технічний прогрес призвів до розробки і розвитку набагато швидше і енергозберігаючого обладнання. Швидко зростаючі тактові частоти і вищі пропускні спроможності пам'яті привели до підвищення продуктивності. І поліпшення в продуктивності одноядерних процесорів загального призначення зменшилася за рахунок зниженої швидкості збільшення робочих частот. Дві основні причини для цього є збільшення зазору між процесором і швидкістю пам'яті, а також обмежень у блоці живлення. Для вирішення цих проблем, мікропроцесор промисловість перейшла на багатоядерні процесори. Інші життєздатні альтернативи прийшли до картини в доповненні до багатоядерним процесорам для подолання таких вузьких місць, у той числі спеціально розроблені мікросхем і перепрограммируемое ПВМ і графічних процесорів, а також. Отже, що б ви хотіли для ваших вимог обчислень - графічних процесорів або ПЛІС?

Що таке GPU?

Графічний процесор (GPU), більш відомий як відеокарти або відеокарти, є графічним процесором для обробки графічної інформації для виведення на дисплеї. GPU є спеціалізованим процесором спочатку розроблений, щоб служити необхідність прискорення рендеринга графіки, головним чином, для підвищення продуктивності графіки ігор на комп'ютері. Справді, більшість графічних процесорів споживачів призначені для забезпечення підвищеної продуктивності графіки і зображень для того, щоб життя, як геймплей. Але сьогоднішні графічні процесори набагато більше, ніж персональні комп'ютери, в яких вони вперше з'явилися.

До появи графічних процесорів загального призначення обчислення, як ми його знаємо, було можливо тільки з процесорами, які були перші блоки обробки мейнстріму, виготовлені як для споживчих цілей і для просунутих обчислень. Обчислення на GPU значно еволюціонували протягом останніх декількох десятиліть, знайшли широке застосування в дослідженнях оточуючих машинне навчання, AI і глибоке вивчення. GPU пройшов рівень з впровадженням API-інтерфейсів, таких як GPU Compute Unified Device Architecture (CUDA), що відкрило шлях до розвитку бібліотек для глибоких нейронних мереж.

Що таке FPGA?

Field Programmable Gate Array (FPGA) це зовсім інший звір, який взяв на себе GPU обчислення на якісно новий рівень, забезпечуючи більш високу продуктивність в глибоких нейронних мережах (DNNS) додатки, демонструючи поліпшене енергоспоживання. FPGAs спочатку використовувалася для підключення електронних компонентів разом, таких як контролери шини або процесори, але з плином часу, їх застосування пейзаж різко змінився. НПЧ напівпровідникові прилади, які можуть бути в електронному вигляді, запрограмовані, щоб стати будь-яким видом цифрової схеми або системи. ПВМ пропонує велику гнучкість і можливості швидкого прототипування в порівнянні з індивідуальним дизайном. Сан - Хосе, Altera Corporation базується в Каліфорнії, є одним з найбільших виробників ПВМ і в 2015 році, компанія була придбана компанією Intel. Це дуже відрізняється від апаратної інструкції на основі, наприклад, графічних процесорів і краща частина полягає в тому, що вони можуть бути змінена, щоб відповідати вимогам більшої кількості робочих навантажень з інтенсивною обробкою даних, таких як машина навчання додатків.

Різниця між GPU і FPGA

Технології

- GPU є спеціалізованою, електронною схемою , спочатку призначеної для обслуговування необхідності прискорення рендеринга графіки для загального призначення наукових та інженерних обчислень. Графічні процесори призначені для роботи в одному Instruction Multiple даних (SIMD) моди. GPU розвантажує деякі з енергоємних частин коду за рахунок прискорення продуктивності додатків, що працюють на процесорі. ПВМ, з іншого боку, є напівпровідниковими приладами, які можуть бути в електронному вигляді, запрограмовані стати будь-яким видом цифрової схеми або системи, яку ви хочете.

латентність

- ПВМ пропонує меншу затримку, ніж графічні процесори означає, що вони оптимізовані для застосування в технологічних процесах, як тільки вхідний сигнал даються з мінімальною затримкою. Архітектура FPGA дозволяє досягати високу обчислювальну потужність, без складного процесу проектування, що робить його ідеальним для найнижчих додатків латентності. Вони досягають значно більш високу здатність обчислень менше часу можливо в порівнянні з графічними процесорами, які щодо необхідно розвиватися, щоб залишатися актуальною.

енергоефективність

- Енергетична ефективність була важливим показником продуктивності протягом багатьох років і FPGAs головує в тому, що теж, тому що вони відомі своєю енергетичної ефективності. Вони можуть підтримувати дуже високі швидкості даних пропускної здатності в ставленні до паралельної обробці в схемах, реалізованих в перебудовується тканини. Найкраще про ПОМ є те, що вона може бути змінена, який пропонує гнучкість, що дає їм перевагу над своїми колегами GPU для деяких областей застосування. Багато з широко використовуваних даних операцій можуть бути ефективно реалізовані на ПЛІС через апаратного програмування. Графічні процесори також енергоефективні, але тільки для SIMD потоків.

Операцій з плаваючою комою

- Багато високопродуктивних обчислювальні програми, такі як глибоке навчання, вимагає сильної залежності від операцій з плаваючою крапкою. Незважаючи на те, гнучка архітектуру ПВМ демонструє чудові можливості в розріджених мережах, які є одним з найгарячіших тем в додатках ML, вони страждають, щоб досягти більш високих швидкостей для додатків, які широко використовують з плаваючою комою арифметичних операцій. Операцій з плаваючою точкою є чимось графічні процесори дійсно добре. Найшвидший GPU має продуктивність з плаваючою точкою не більше 15 TFLOPS.

GPU у порівнянні з FPGA: Порівняльна таблиця

Резюме

У двох словах, графічні процесори дозволяють гнучку середу розробки і швидші часи обороту, але ПВМ пропонує набагато більшу гнучкість і можливості швидкого прототипування. Хоча графічні процесори найкраще, коли мова йде про високу продуктивність обчислювальних додатків, які залежать від плаваючою комою арифметичних операцій, НПЧ відмінно підходить для енергоємних додатків, і їх латентність набагато більш детермінованим, оскільки вони спеціалізовані процесори, які можуть бути в електронному вигляді переналаштувати стати будь-якого роду цифровий схеми або системи. У деяких областях застосування, ПВМ дуже важко перевершити, наприклад, військові застосування, таких як системи наведення ракет, які потребують низьку латентність.

Останні повідомлення від Сагар Хіллар ( переглянути всі )

Детальніше про: ,