Unterschied zwischen GPU und FPGA

Schnelle Fortschritte in der VLSI -Technologie in den letzten Jahrzehnten haben es ermöglicht, Milliarden von Transistoren auf einem einzigen Chip zu erstellen. Dieser technologische Fortschritt hat zur Gestaltung und Entwicklung vieler schneller und energieeffizienter Hardware geführt. Die schnell steigenden Taktraten und höhere Speicherbandbreiten führten zu einer verbesserten Leistung. Und die Verbesserung der Single-Core-Leistung von Allzweckprozessoren hat sich aufgrund der verringerten Steigerung der Betriebsfrequenzen verringert. Die beiden Hauptgründe dafür sind die zunehmende Lücke zwischen Prozessor- und Speichergeschwindigkeiten sowie die Einschränkungen der Stromversorgung. Um diese Probleme zu lösen, verlagerte sich die Mikroprozessorindustrie auf Multi-Core-Prozessoren. Andere praktikable Alternativen kamen zusätzlich zu Multi-Core-Prozessoren zum Bild, um solche Engpässe zu überwinden, einschließlich maßgeschneiderter ICS und neu programmierbarer FPGAs sowie GPUs. Was würden Sie für Ihre Berechnungsanforderungen bevorzugen - GPUs oder FPGAs?

Was ist GPU?

Grafikverarbeitungseinheit (GPU), allgemein als Grafikkarte oder Grafikkarte bekannt, ist ein Grafikprozessor für die Handhabung von Grafikinformationen, die auf einer Anzeige ausgegeben werden sollen. GPU ist ein spezieller Prozessor, der ursprünglich die Notwendigkeit einer Beschleunigung von Grafikrendern ermöglicht, hauptsächlich zur Steigerung der Grafikleistung von Spielen auf einem Computer. In der Tat sind die meisten Verbraucher-GPUs bestrebt, überlegene Grafikleistung und Visuals zu erzielen, um ein lebensechtes Gameplay zu ermöglichen. Aber die heutigen GPUs sind viel mehr als die PCs, in denen sie zum ersten Mal erschienen sind.

Vor dem Aufkommen von GPUs war das General Purpor Computing, wie wir es kennen. Das GPU -Computing hat sich in den letzten Jahrzehnten dramatisch weiterentwickelt, um in den Forschungen um maschinelles Lernen, KI und Deep Learning ausführlich eingesetzt zu haben. Die GPU hat sich mit der Einführung von GPU -APIs wie der Berechnung der Unified Device Architecture (CUDA) eingestellt, die den Weg zur Entwicklung von Bibliotheken für tiefe neuronale Netze ebnete.

Was ist FPGA?

Field Programptable Gate Array (FPGA) ist ein völlig anderes Tier, das die GPU -Computerleistung auf ein ganz neues Niveau gebracht hat und in tiefen neuronalen Netzwerken (DNNs) überlegene Leistung bietet und gleichzeitig einen verbesserten Stromverbrauch nachweist. FPGAs wurden ursprünglich verwendet, um elektronische Komponenten miteinander zu verbinden, z. B. Buscontroller oder Prozessoren, aber im Laufe der Zeit hat sich ihre Anwendungslandschaft dramatisch verändert. FPGAs sind Halbleitergeräte, die elektronisch so programmiert werden können, dass sie zu jeder Art von digitaler Schaltung oder System werden. FPGAs bieten im Vergleich zu benutzerdefinierten Designs bessere Flexibilitäts- und schnelle Prototyping -Funktionen. Die in San Jose, Kalifornien ansässige Altera Corporation ist einer der größten Produzenten von FPGAs. 2015 wurde das Unternehmen von Intel übernommen. Diese unterscheiden sich sehr von der anleitungsbasierten Hardware wie GPU.

Unterschied zwischen GPU und FPGA

Technologie

- Die GPU ist eine spezielle elektronische Schaltung, die zunächst die Notwendigkeit einer Beschleunigung von Grafikrendern für Generalzwecke Scientific and Engineering Computing ermöglicht. GPUs sind so konzipiert, dass sie in einzelnen Anweisungen mit mehreren Daten (SIMD) (SIMD) arbeiten können. Die GPU lädt einige der potenziellen Teile des Codes aus, indem sie die Leistung von Anwendungen beschleunigen, die auf der CPU ausgeführt werden. FPGAs hingegen sind Halbleitergeräte, die elektronisch so programmiert werden können.

Latenz

- FPGAs bieten eine geringere Latenz als GPUs. Die Architektur der FPGA ermöglicht es ihm, eine hohe Rechenleistung ohne den komplexen Entwurfsprozess zu erreichen, sodass sie ideal für die niedrigsten Latenzanwendungen ist. Sie erzielen im Vergleich zu GPU.

Energie-Effizienz

- Energieeffizienz ist seit Jahren eine wichtige Leistungsmetrik, und auch FPGA. Sie können sehr hohe Datendurchsatzraten in Bezug auf die parallele Verarbeitung in Schaltkreisen unterstützen, die im rekonfigurierbaren Gewebe implementiert sind. Das Beste an FPGAs ist, dass es neu konfiguriert werden kann, was eine Flexibilität bietet, die ihnen einen Vorteil gegenüber ihren GPU -Gegenstücken für bestimmte Anwendungsdomänen bietet. Viele der weit verbreiteten Datenoperationen können durch Hardware -Programmierbarkeit effizient auf FPGAs implementiert werden. GPUs sind ebenfalls effizient, aber nur für SIMD -Streams.

Schwimmende Punktvorgänge

- Viele leistungsstarke Computing -Anwendungen, wie z. B. Deep Learning, erfordern eine starke Abhängigkeit von schwimmenden Punktvorgängen. Obwohl die flexible Architektur von FPGAs ein hervorragendes Potenzial in spärlichen Netzwerken zeigt, die eines der heißesten Themen in ML -Anwendungen sind, leiden sie, um höhere Geschwindigkeiten für Anwendungen zu erreichen, die den arithmetischen Operationen schwimmender Punkte ausführlich verwenden. Schwimmpunktoperationen sind etwas, in dem GPUs wirklich gut sind. Die schnellste GPU hat eine schwimmende Punktleistung von maximal 15 Tflops.

GPU vs. FPGA: Vergleichstabelle

Zusammenfassung

Kurz gesagt, GPUs ermöglicht eine flexible Entwicklungsumgebung und schnellere Abwicklungszeiten. Während GPUs am besten für Hochleistungs-Computeranwendungen geeignet sind, die von arithmetischen Operationen des schwimmenden Punktes abhängen, eignen sich FPGA von digitalem Schaltkreis oder System. In einigen Anwendungsbereichen sind FPGAs sehr schwer zu schlagen, wie militärische Anwendungen wie Raketen -Leitsysteme, die eine geringe Latenz erfordern.