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。
2017-10-26 09:53:30
16828 
本文首先阐述了FPGA的原理了，其次分析了FPGA比CPU和GPU快的原理，最后阐述了CPU与GPU的区别。
2018-05-31 09:00:2915956 
最近我们看到一篇文章，说FPGA可能会取代CPU和GPU成为将来机器人研发领域的主要芯片。文章列举了很多表格和实验数据，证明了在很多领域FPGA的性能会极大优于CPU。并且预言FPGA将来可能会取代CPU和GPU现在的地位。但事实真的是这样吗？
2016-05-16 10:39:5916447 来源：内容来自 腾讯架构师，作者austingao。➤ 1. 异构计算：WHY明明CPU用的好好的，为什么
2017-10-24 13:49:425772 
半导体行业观察：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。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。关键词：FPGA，CPU
2017-10-25 05:06:006129 
在计算世界中，不可思议的事情之一是在数据中心中迅速采用人工智能（AI）和云计算。这些和其他因素正在推动异构计算-使用CPU，GPU，FPGA，ASIC加速器，网络接口控制器（NIC）和其他处理元件
2021-03-19 11:41:1410288 总体而言，CPU、GPU 和 ASIC 等采用固定架构的器件，在其为开发者提供优势的同时，也让其付出了代价。
2021-11-11 15:12:382687 
当前主流的AI芯片主要分为三类，GPU、FPGA、ASIC。GPU、FPGA均是前期较为成熟的芯片架构，属于通用型芯片。ASIC属于为AI特定场景定制的芯片。行业内已经确认CPU不适用于AI计算，但是在AI应用领域也是必不可少。
2023-02-14 11:03:562495 CPU+xPU 的异构方案成为大算力场景标配，GPU为应用最广泛的 AI 芯片。目前业内广泛认同的AI 芯片类型包括GPU、FPGA、NPU 等。由于 CPU 负责对计算机的硬件资源进行控制调配，也要负责操作系统的运行，在现代计算系统中仍是不可或缺的。
2023-08-22 10:11:48814 
的特点和优势，能够针对不同的应用场景进行优化和协作，从而实现更高效的计算，不同类型处理器的协同计算被称为异构计算。CPU和GPU是异构计算中最常见和最重要的两种处理器
2023-10-24 10:17:00484 
异构计算已经成了半导体业界不得不思考的一个话题，传统通用计算的性能捉襟见肘，过去承诺的每隔一段时间芯片性能翻倍的豪言壮语已经没有人再提了。如今我们用到的手机中，各种除CPU以外的计算单元层出不穷
2021-12-17 09:35:173868 CPU、GPU 都属于冯·诺依曼结构，指令译码执行、共享内存。FPGA 之所以比 CPU 甚至 GPU 能效高，本质上是无指令、无需共享内存的体系结构带来的福利。
2022-11-22 16:00:051256 德赢Vwin官网
网报道（文/周凯扬）随着AI计算开始有着风头盖过通用计算开始，不少芯片厂商都将其视为下一轮技术革新。CPU、GPU、FPGA和ASIC纷纷投入到这轮AI革命中来，但斩获的战果却是有多有
2023-12-03 08:31:341317 
、多样化的数据处理需求。借助由GPU、FPGA和其他智能引擎等协处理器与CPU一起组成的异构计算平台来提升计算性能，已成为当下学术界和工业界的研究热点。异构计算作为一种特殊的并行计算方式，能够根据每个
2017-03-20 17:54:31
生产起来价格昂贵且耗时。从灵活性而言，介于CPU和ASIC两者之间的处理器，使用比较多的异构处理器目前有两个，一个是GPU，一个是FPGA。FPGA属于一类更通用的可编程逻辑设备（PLD）， FPGA
2018-08-01 09:55:53
处理器芯片的概念以及发展历程处理器的分类异构计算的分类和特征能够对智能计算的基础组件芯片有一个比较全面的认知1.相比其他的处理器，FPGA具有的优势包括（）。A.并行能...
2021-07-29 09:28:00
、CPLD等可编程器件的基础上进一步发展的产物。相对于比较常见的GPU和CPU两种芯片，它有以下几个的特点：硬件层面上，其内部集成大量的数字电路基本门电路和存储器，用户可以通过烧入配置文件来定义这些它们之间
2017-06-12 15:56:59
制造了大量的设备来执行这些任务——CPU、GPU、ASIC、FPGA——我们使用它们来构建异构系统。 这些不同的工作负载需要不同的处理架构。标量工作负载在cpu上运行良好。向量工作负载在gpu上运行
2020-07-07 11:44:05
能力的需求。因此，具有GPU、ASIC、 FPGA 或其它加速器（Accelerator）等高并行、高密集的计算能力的异构计算持续火热，而异构计算也将成为支撑先进和以后更复杂AI 应用的必然的选择
2019-08-07 08:39:19
)的杰出讲师。
文章内容来源
第一届开放原子开源基金会OpenHarmony技术峰会——安全及机密计算分论坛
正 文 内 容
异构，即将CPU、DSP、GPU、ASIC、FPGA等不同制程架构、不同指
2023-08-15 17:35:09
异构计算已经成了半导体业界不得不思考的一个话题，传统通用计算的性能捉襟见肘，过去承诺的每隔一段时间芯片性能翻倍的豪言壮语已经没有人再提了。如今我们用到的手机中，各种除CPU以外的计算单元层出不穷
2021-12-26 08:00:00
解析HSA----CPU+GPU异构系统架构
2021-02-03 07:07:34
MCU、DSP、GPU、MPU、CPU、DPU、FPGA、ASIC、SOC、ECU、NPU、TPU、VPU、APU、BPU、ECU、FPU、EPU、这些主控异同点有哪些？
2021-12-17 17:07:47
设计自动化委员会(CEDA)的杰出讲师。文章内容来源第一届开放原子开源基金会OpenHarmony技术峰会——安全及机密计算分论坛正 文 内 容异构，即将CPU、DSP、GPU、ASIC、FPGA等
2023-04-19 15:20:32
ai芯片和gpu的区别▌车载芯片的发展趋势(CPU-GPU-FPGA-ASIC)过去汽车电子芯片以与传感器一一对应的电子控制单元(ECU)为主，主要分布与发动机等核心部件上。...
2021-07-27 07:29:46
Caffe,、Caffe2、CNTK、MXNet、TensorFlow、Theano、Torch等框架。 而在异构计算领域，FPGA从专用计算领域，走入大众的视野，在通用计算行业崭露头角，也就是近期的事情
2018-04-04 13:44:35
的参数空间已从百万级上升到百亿级，这对计算能力提出了新的挑战。相比CPU，GPU更适合深度学习的神经网络模型，可进行高度统异构计算明星规格族“GN5”。阿里云异构计算通用实例“GN5”规格族就是一款
2017-12-26 11:22:09
“。但是随着云计算场景的普及，概念的深入人心，慢慢地大家都对云计算有一个较清晰的概念和实例化的理解。自然，随着应用场景从单一依赖CPU的计算单元的应用扩展到多种体系架构，异构计算场景的应用上来后，对GPU
2018-04-16 10:51:32
、GPU、DSP、ASIC、FPGA等。异构计算用简单的公式可以表示为“CPU+XXX”。举例来说，AMD着力发展的APU就属于异构计算，用公式表示就是CPU+GPU。由于术业有专攻，CPU、GPU、DS...
2021-07-19 08:27:56
在 FPGA、GPU 或 ASIC 控制的系统板上，仅有为数不多的几种电源管理相关的设计挑战，但是由于需要反复调试，所以这类挑战可能使系统的推出时间严重滞后。
2019-10-09 06:21:11
在 FPGA、GPU 或 ASIC 控制的系统板上，仅有为数不多的几种电源管理相关的设计挑战，但是由于需要反复调试，所以这类挑战可能使系统的推出时间严重滞后。
2019-09-30 06:59:24
的，可以考虑FPGA或ASIC，能省则省。
最后的话
关于CPU、GPU、FPGA、ASIC的知识，就介绍到这里了。
它们是计算芯片的典型代表。人类目前所有的算力场景，基本上都是由它们在负责。
随着
2024-01-23 19:08:55
一、介绍FPGA是实现可编程数字逻辑的器件。和CPU、GPU/NPU和专用ASIC等电路架构一样，FPGA如今也开始被广泛用于神经网络（NN）的实现。今天，赛灵思和英特尔是全球领先的两家FPGA
2023-02-08 15:26:46
摘要： 本文将带领入门读者了解CPU，GPU，FPGA，ASIC和异构计算的一些基本概念和优缺点，希望帮助入门者和爱好者建立基本的芯片概念人工智能有三要素：算法，计算力，数据。我们今天
2018-06-28 15:55:53
，使用CPU消耗的功耗太大，因此大家觉得还是得为了应用开发专用的芯片，用高度优化的架构来实现高性能。 FPGA成为市场的宠儿 在异构计算中，FPGA是重要的设计实现方法。FPGA是一种特殊的芯片，它通过
2018-11-01 20:08:07
请问模型推理只用到了kpu吗？可以cpu，kpu，fft异构计算吗？
2023-09-14 08:13:24
门阵列)。本文主要探索CPU协同FPGA的异构计算方式。传统的FPGA开发方式是采用硬件描述语言Verilog/VHDL，开发难度高，为了在FPGA上实现类似CPU/GPU的开发运行体验， FPGA两大
2017-09-25 10:06:29
在2013年，联发科全球首创CorePilot异构计算技术，CorePilot是联发科为旗下多核心产品量身定制的一项新技术，CorePilot异构计算技术可以简单的看做ARM Big.LITTLE
2016-11-04 18:41:19468 
5月25日，2017异构计算标准暨国际人工智能大会在厦门隆重开幕。本次大会以“面向未来智能纪元，共建共享异构计算”为主题，是我国首次召开促进人工智能算法及应用与国际主流芯片平台标准融合发展的大会
2018-04-27 18:07:00911 
异构计算的机遇与挑战 异构计算是指不同类型的指令集和体系架构的计算单元组成的系统的计算方式，目前 CPU+GPU以及CPU+FPGA 都是最受业界关注的异构计算平台。它最大的优点是具有比传统CPU
2017-09-27 10:22:47
26 通用处理器在计算性能和能效上越来越难以满足日益庞大、多样化的数据处理需求。借助由GPU、FPGA和其他智能引擎等协处理器与CPU一起组成的异构计算平台来提升计算性能，已成为当下学术界和工业界的研究
2017-09-29 13:57:094 。 WHEN？深度学习异构计算现状 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。同时，人工智能、高性能数据分析和金融分析等计算密集型领域的兴起，对计算能力的需求已远远超出了传统CPU处理器的能力所及。
2017-11-15 11:44:528213 
从上面的对比来看，能耗比方面：ASIC > FPGA > GPU > CPU，产生这样结果的根本原因：对于计算密集型算法，数据的搬移和运算效率越高的能耗比就越高。ASIC和FPGA都是更接近底层IO
2018-01-02 15:58:448875 
，多目标测试用例优化排序是寻找同时覆盖多个测试准则的用例执行序列，通常采用演化算法优化求解，但执行时间较长，严重影响了在实际软件测试中的应用．采用先进的GPU图形卡通用并行计算技术，提出了面向CPU+GPU异构计算下的多目
2018-01-15 15:20:530 传统异构方案中，CPU将数据一次性发送给FPGA，处理完成后再交给CPU，加速设备与主机并不同时参与计算。与传统方案不同，本设计采用了设备间流水处理的加速方案，即：将数据集进行了分组，各组数据在被
2018-07-06 09:06:002943 FPGA仿真篇-使用脚本命令来加速仿真二 基于FPGA的HDMI高清显示借口驱动 基于FPGA灰度图像高斯滤波算法的实现 FPGA为什么比CPU和GPU快 基于Xilinx FPGA的视频图像采集
2018-02-20 20:49:001479 2017年12月23日，星期六， 华为云FPGA 异构计算技术私享会在上海3W咖啡成功举办。原定150人的活动一经发布， 近600人报名参加， 虽经多方筛选， 会场依然一下子迎来了230多名参会者
2018-06-28 07:49:004417 在人工智能时代，深度学习和机器学习成为企业进行业务创新的重要基础。而这些有赖于计算力、算法的支撑，于是我们看到异构计算风起云涌。作为专注于异构计算加速平台解决方案的提供商，近日，加速云在“加速新科技
2018-06-08 13:46:001336 在异构计算平台的移植和优化过程中，数字图像处理算法的访存性能已成为制约系统性能的主要因素。为此，结合NVIDIA Tegra K1硬件架构特征和具体算法特性，从合并与向量化访存优化、全局访存bank
2018-03-12 11:11:380 CPU和GPU都属于冯·诺依曼结构，指令译码执行，共享内存。FPGA之所以比CPU、GPU更快，本质上是因为其无指令，无共享内存的体系结构所决定的。
2018-04-02 17:52:3195602 目前处于AI大爆发时期，异构计算的选择主要在FPGA和GPU之间。尽管目前异构计算使用最多的是利用GPU来加速，FPGA作为一种高性能、低功耗的可编程芯片，在处理海量数据时，FPGA计算效率更高，优势更为突出，尤其在大量服务器部署时，隐形的运营成本会得到显著降低。
2018-04-25 09:17:2710593 20世纪80年代，异构计算技术就已经诞生了。所谓的异构，就是CPU、DSP、GPU、ASIC、协处理器、FPGA等各种计算单元、使用不同的类型指令集、不同的体系架构的计算单元，组成一个混合的系统，执行计算的特殊方式，就叫做“异构计算”。
2018-04-28 11:41:0022671 不过在联发科副总经理暨智能设备事业群总经理游人杰看来，虽然CPU、GPU等通用型芯片以及FPGA可以适应相对更多种的算法，但是特定算法下ASIC的性能和效能要更高。另外，虽然FPGA的便定制特性比ASIC芯片更加灵活，但部署FPGA所付出的成本也要比ASIC更高。
2018-05-04 15:39:03251868 
可以看出，一次旅行，其实结合了各种交通工具的优点。随着摩尔定律的失效和CPU在AI等并行计算方面的缺陷，目前数据中心的计算机，已经不仅仅是CPU一种计算芯片，还要结合GPU和FPGA做异构计算体系。
2018-07-06 11:00:486059 ，能够利用芯片的异构计算能力来加强机器学习。第三代AI芯片骁龙845集成高通最新推出的人工智能引擎AI Engine，能够实现最顶尖的终端AI处理。
2018-07-27 14:28:02912 着眼未来，自动驾驶也将逐步完善，届时又会加入激光雷达的点云(三维位置数据)数据以及更多的摄像头和雷达传感器，GPU也难以胜任，ASIC性能、能耗和大规模量产成本均显著优于GPU和FPGA，定制
2018-08-09 11:11:4222663 （SVM）和与Kryo CPU的高效协同处理。这些只是Snapdragon移动平台的两个微架构设计方案，仅凭这些就让Snapdragon移动平台站在了异构计算的前沿。
软件
正如我们在文章开头指出的那样
2018-09-18 19:18:20715 给能够高效完成任务的专业人员，提高厨房的整体能力，从而满足客人的需求。
这也是异构计算的基本原理：如果并行SOC专用处理模块可以更有效地完成任务，那么，CPU就不应该操劳过度，连续处理所有任务。
考虑到
2018-09-18 19:18:39265 摩尔定律失灵了，已是不争的事实。单纯的提升一种芯片性能变的代价越来越高，与此同时，异构计算成为提高计算力的主流方向。 什么是异构计算？ 异构计算的前景怎么样？ OpenPOWER系统上FPGA
2018-09-25 17:27:02349 保驾护航。作为IT基础设施的基石，阿里云ECS为阿里集团双十一业务提供了强有力的计算保障。阿里云异构计算产品——GPU云服务器和FPGA云服务器，作为ECS产品家族中的一员，今年支撑了集团超过10个BU
2018-11-28 16:45:08210 当前主流的AI芯片主要分为三类，GPU、FPGA、ASIC。其中GPU、FPGA均是前期较为成熟的芯片架构，属于通用型芯片。ASIC属于为AI特定场景定制的芯片。
2019-03-07 14:39:2129058 ，从32位到64位，从单核到多核，从同构到异构，每一次架构革命都让芯片产生质的飞跃。而在智能互联的AIoT时代，异构计算芯片成为当仁不让的主角。 毕竟，在经历了数字化、互联网化、移动互联网化的洗礼之后，人工智能化时代的海量计算需求、算法迭代让传
2019-04-16 16:39:28341 近十年来，计算行业经历了从32bit、“x86-64”、多核心、通用GPGPU以及2010年“CPU—GPU”异构计算的变迁。
2019-06-26 14:44:542573 人工智能的三大支撑是硬件、算法和数据，其中硬件指的是运行 AI 算法的芯片与相对应的计算平台。在硬件方面，目前主要是使用 GPU 并行计算神经网络，同时，还有 FPGA 和 ASIC 也具有未来异军突起的潜能。
2019-08-21 17:48:555236 CPU、GPU等协处理器、DSP、ASIC、FPGA等。一个异构计算平台往往包含使用不同指令集架构(ISA)的处理器。
2020-09-04 15:03:096202 
达对ARM的收购，以及AMD对赛灵思的收购，也昭示着芯片巨头们与英特尔的“不谋而合”，它们纷纷将未来的布局瞄准了同一个方向：异构计算。
2020-12-24 09:12:181694 、FPGA为代表的硬件加速器具有并行计算优势，可实现高吞吐率、低时延处理，但操控灵活性尚有不足。因此，基于CPU/GPU+ASIC/FPGA的异构计算平台顺势推出，既能保证操控灵活性，又能保证高速低时延处理，可应对5G、AI、数据中心、航天等领域重大需求。
2021-06-30 11:11:082519 
。并基于8张NVIDIA A100 GPU和开放规则，以离线场景下每秒处理107.8万张图片的成绩，打破MLPerf 1.0推理性能测试纪录。 阿里云自研震旦异构计算加速平台，适配GPU、ASIC等多种异构
2021-08-13 10:17:293119 。2020年NVIDIA公司发布的DPU产品战略中将其定位为数据中心继CPU和GPU之后的“第三颗主力芯片”，掀起了一波行业热潮。DPU的出现是异构计算的一个阶段性标志。与GPU的发展类似，DPU是应用驱动的体系结构设计的又一典型案例；但与GPU不同的是，DPU面向的应用更加底层。DPU要解决的核心
2021-10-27 09:16:322190 2021 OPPO开发者大会：游戏中的异构计算 2021 OPPO开发者大会上介绍了游戏中的异构计算。 责任编辑：haq
2021-10-27 11:08:311232 
2021 OPPO开发者大会：异构计算开发者价值 2021 OPPO开发者大会上介绍了异构计算开发者价值。 责任编辑：haq
2021-10-27 11:10:301551 
关于异构计算系统级性能功耗优化方案的异构部署、异构内核、易购底座等相关内容。
2021-10-27 17:56:202969 
异构计算在游戏中的使用，会有什么样的优势？
2021-10-28 15:21:582842 
异构计算已经成了半导体业界不得不思考的一个话题，传统通用计算的性能捉襟见肘，过去承诺的每隔一段时间芯片性能翻倍的豪言壮语已经没有人再提了。如今我们用到的手机中，各种除CPU以外的计算单元层出不穷
2021-12-21 09:25:501630 PGA常年来被用作专用芯片（ASIC）的小批量替代品，然而近年来在微软、百度等公司的数据中心大规模部署，以同时提供强大的计算能力和足够的灵活性。
2022-03-11 10:49:291359 具体来说，教程是异构系统架构——下一代异构计算的基础，以及医疗和打印成像中的 GPU 计算，而小组的主题是异构系统架构：未来的功率、性能和编程。
2022-06-13 10:12:301089 
“异构计算”平台提供云端磅礴算力和弹性扩缩容能力，也需要基础设施提供强大且稳固的基础算力，其背后支撑的核心就是 NVIDIA GPU。 9 月 2 日下午 230 腾讯云邀请了 NVIDIA 专家以及其他相关的合作伙伴，在深圳将举办一场以“加速全真互联”为
2022-08-30 10:42:37430 未来几年，按照预测RISC-V将会以更加恐怖的速度增长，除了在原有这些领域发挥重要价值，RISC-V肯定还需要拓展更多新的领域，其中异构计算领域对于RISC-V而言至关重要，能够发挥RISC-V指令集的全方位优势，并有望催生全新的计算芯片体系。
2022-09-02 09:52:26906 陌生，它一直都被广泛使用。但是，大部分人 还不是太了解它，对它有很多疑问——FPGA到底是什么？为什么要使用它？相比 CPU、GPU、ASIC（专用芯片），FPGA有什么特点？…… 今天，带着这一系列的问题，我们一起来——揭秘FPGA。 一、为什么使用 FPGA？ 众所周知，
2022-11-22 14:35:101087 FPGA常年来被用作专用芯片（ASIC）的小批量替代品，然而近年来在微软、百度等公司的数据中心大规模部署，以同时提供强大的计算能力和足够的灵活性。
2023-01-04 13:53:351068 是超异构计算架构。CPU+GPU+FPGA+DSA等多种架构处理引擎组成的超异构计算；实现既要又要：接近CPU的灵活性，接近ASIC的性能效率，以及多个数量级提升的性能。
2023-01-05 11:31:581532 对于一个开发人员，可能听说过FPGA，甚至在大学课程设计中，可能拿FPGA做过计算机体系架构相关的验证，但是对于它的第一印象可能觉得这是硬件工程师干的事儿。 目前，随着人工智能的兴起，GPU 借助
2023-02-03 20:40:03500 GPU、CPU、NPU等不同的架构及指令集处理不同的计算需求，是实现高效计算的关键所在。 “后摩尔时代，当算力和功耗不能再遵循摩尔定律线性变化的时候，异构架构成为芯片计算架构的发展方向。”Imagination中国区总经理刘国军日前在出席由阿里巴巴平头哥
2023-03-11 00:45:14409 当前主流的AI芯片主要分为三类，GPU、FPGA、ASIC。GPU、FPGA均是前期较为成熟的芯片架构，属于通用型芯片。ASIC属于为AI特定场景定制的芯片。行业内已经确认CPU不适用于AI计算，但是在AI应用领域也是必不可少。
2023-03-17 11:05:301515 随着对更高计算性能的需求不断增加，HPC 行业正朝着异构计算模型发展，其中 GPU 和 CPU 协同工作以执行通用计算任务。在这种异构计算模型中，GPU 充当 CPU 的加速器，以减轻 CPU
2023-05-24 16:53:00554 
更 高，x16带宽（双向）从64 GB/s提 升到了128 GB/s；目前规范制定已迭 代至6.0版本，带宽再翻倍。 异构计算的初步创新：在
2023-06-19 11:26:23389 
“RISC-V在异构计算中的机遇和挑战”作主题演讲。兆松科技（武汉）有限公司CTO伍华林异构计算主要是指使用不同类型指令集和体系架构的计算单元组成系统的计算方式。伍华林指
2022-06-23 09:32:521205 
导读超异构和异构的本质区别在哪里？这篇文章通过对异构计算的历史、发展、挑战、以及优化和演进等方面的分析，来进一步阐述从异构走向异构融合（即超异构）的必然发展趋势。1、异构计算的历史发展1.1并行计算
2023-04-26 15:18:10543 近年来，在云计算蓬勃发展的同时，异构计算市场也乘风得到了长足的发展。对芯片设计企业而言，过去进入服务器计算芯片市场只有通过有竞争力的 X86 CPU，而现在 GPU、FPGA、AI 芯片各类架构 CPU 等多种计算芯片均在服务器中得到广泛应用
2023-08-07 16:21:11528 
超异构计算架构是一种将不同类型和规模的硬件资源，包括CPU、GPU、FPGA等，进行异构集成的方法。它通过独特的软件和硬件协同设计，实现了计算资源的灵活调度和优化利用，从而大大提高了计算效率和性能。
2023-08-23 09:57:02408 
CPU+xPU 的异构方案成为大算力场景标配，GPU为应用最广泛的 AI 芯片。目前业内广泛认同的AI 芯片类型包括GPU、FPGA、NPU 等。由于 CPU 负责对计算机的硬件资源进行控制调配，也要负责操作系统的运行，在现代计算系统中仍是不可或缺的。
2023-09-03 11:47:311068 
CPU、GPU遵循的是冯·诺依曼体系结构，指令要经过存储、译码、执行等步骤，共享内存在使用时，要经历仲裁和缓存。 而FPGA和ASIC并不是冯·诺依曼架构（是哈佛架构）。以FPGA为例，它本质上是无指令、无需共享内存的体系结构。
2024-01-06 11:20:07452 
一、CPU/GPU/FPGA/ASIC芯片CPU/GPU/FPGA/ASIC芯片是智能汽车的“大脑”。GPU、FPGA、ASIC在自动驾驶AI运算领域各有所长。传统意义上的CPU通常为芯片
2024-02-20 16:44:52648 
异构计算的重要性不可忽视。根据生成式AI的独特需求和计算负担，需要配备不同的处理器，如专注于AI工作负载的定制设计的NPU、CPU和GPU。
2024-03-06 14:15:56144
德赢Vwin官网
App
工商网监
评论