fpga vs gpu

Feldprogrammierbare Gate-Arrays (FPGAs) sind integrierte Schaltkreise mit einer programmierbaren Hardware-Struktur. Im Gegensatz zu Grafikprozessoren (GPUs) oder ASICs ist die Schaltung in einem FPGA-Chip nicht fest geätzt - sie kann nach Bedarf neu programmiert werden.

1. Was ist der Unterschied zwischen GPU und FPGA??
2. Kann FPGA GPU schlagen?
3. Warum ein FPGA anstelle einer CPU oder GPU verwenden??
4. Sind TPUs besser als GPUs??
5. Verwendet Tesla FPGA??
6. Ist FPGA schneller als GPU?
7. Warum FPGA schneller als CPU ist?
8. Lohnt es sich, FPGA zu lernen??
9. Warum verwenden wir FPGA??
10. Kann FPGA die CPU ersetzen??
11. Ist FPGA eine Emulation??
12. Ist FPGA ein Mikroprozessor??

Was ist der Unterschied zwischen GPU und FPGA??

GPUs sind im Wesentlichen ein extrem schnelles und effizientes Computergerät, das aus vielen parallelen Prozessoren besteht. GPUs sind für parallele Berechnungen (viele parallele ALUs) und schnellen Speicherzugriff ausgelegt. FPGAs bestehen aus einer Reihe von Logikgattern, die jede vom Entwickler gewünschte digitale Implementierung ausführen können.

Kann FPGA GPU schlagen?

Aktuelle FPGAs bieten eine überlegene Energieeffizienz (Ops / Watt), bieten jedoch nicht die Leistung heutiger GPUs auf DNNs. ... Diese Innovationen führen jedoch zu einer unregelmäßigen Parallelität bei benutzerdefinierten Datentypen, die für GPUs schwierig zu handhaben sind, sich jedoch hervorragend für die extreme Anpassbarkeit von FPGA eignen.

Warum ein FPGA anstelle einer CPU oder GPU verwenden??

Hier sind FPGAs viel besser als CPUs (oder GPUs, die über die CPU kommunizieren müssen). Mit einem FPGA ist es möglich, eine Latenz um oder unter 1 Mikrosekunde zu erreichen, während mit einer CPU eine Latenz von weniger als 50 Mikrosekunden bereits sehr gut ist. Darüber hinaus ist die Latenz eines FPGA viel deterministischer.

Sind TPUs besser als GPUs??

GPUs sind eine großartige Alternative zu CPUs, wenn Sie eine Vielzahl von Data-Science-Workflows beschleunigen möchten. TPUs eignen sich am besten, wenn Sie ein Modell für maschinelles Lernen so schnell wie möglich trainieren möchten.

Verwendet Tesla FPGA??

Tesla FSD Chip ist ein FPGA mit 250 Millionen Gates über 6 Milliarden Transistoren, die in einem 260 mm² großen Chip untergebracht sind, der auf dem 14-nm-FinFET-Prozess in einer Samsung Electronics-Fabrik in Texas aufgebaut ist. ... Tesla behauptet, dass der Chip "21-mal" die Leistung des NVIDIA-Chips bietet, den er ersetzt.

Ist FPGA schneller als GPU?

Im Vergleich zu GPUs können FPGAs in Deep-Learning-Anwendungen, in denen eine geringe Latenz von entscheidender Bedeutung ist, eine überlegene Leistung liefern. FPGAs können fein abgestimmt werden, um die Energieeffizienz mit den Leistungsanforderungen in Einklang zu bringen.

Warum FPGA schneller als CPU ist?

Warum kann ein FPGA schneller sein als eine CPU? Im Wesentlichen liegt dies daran, dass das FPGA weitaus weniger Abstraktionen als eine CPU verwendet, was bedeutet, dass der Designer näher am Silizium arbeitet. ... FPGAs haben weniger Abstraktionen und können daher schneller und energieeffizienter sein, sind jedoch schwer zu programmieren.

Lohnt es sich, FPGA zu lernen??

FPGAs können eine hochparallele Verarbeitung auf eine Weise ermöglichen, die herkömmliche Mikroprozessoren nicht können. Wenn Sie an Problemen arbeiten, bei denen dies hilfreich ist, können Sie vom Verständnis der FPGAs profitieren. Die Parallelität zwingt Sie auch dazu, neu zu denken, um sie zu programmieren. Dies ist oft ein guter Grund, eine neue Art der Programmierung zu studieren.

Warum verwenden wir FPGA??

Warum ein FPGA verwenden? ... FPGAs eignen sich besonders zum Prototyping anwendungsspezifischer integrierter Schaltkreise (ASICs) oder Prozessoren. Ein FPGA kann neu programmiert werden, bis das ASIC- oder Prozessordesign endgültig und fehlerfrei ist und die eigentliche Herstellung des endgültigen ASIC beginnt. Intel selbst verwendet FPGAs, um neue Chips zu prototypisieren.

Kann FPGA die CPU ersetzen??

Ja, FPGA kann moderne CPUs (wie Intel i7) bei bestimmten Aufgaben übertreffen, aber es gibt einfachere und billigere Methoden zur Verbesserung der Leistung neuronaler Netzwerke. Mit billiger - ich meine den Gesamtaufwand, nicht die FPGA-IC-Kosten, sondern auch den sehr schnellen Speicher für FPGA (Sie würden ihn für ein neuronales Netzwerk benötigen) und den gesamten Entwicklungsprozess.

Ist FPGA eine Emulation??

FPGAs sind normalerweise * Emulationen, unabhängig davon, wie sie verkauft werden, da sie normalerweise eine Person sind, die eine Spezifikation in einer Hardwarebeschreibungssprache auf hoher Ebene neu implementiert.

Ist FPGA ein Mikroprozessor??

Ein Field Programmable Gate Array oder FPGA ist eine integrierte Schaltung, die Millionen von Logikgattern enthalten kann, die elektrisch konfiguriert werden können, um eine bestimmte Aufgabe auszuführen. ... Mikroprozessor vs FPGA: Ein Mikroprozessor ist eine vereinfachte CPU oder Zentraleinheit.