fpga vs gpu

Les réseaux de portes programmables sur site (FPGA) sont des circuits intégrés avec une structure matérielle programmable. Contrairement aux unités de traitement graphique (GPU) ou aux ASIC, les circuits à l'intérieur d'une puce FPGA ne sont pas gravés en dur - ils peuvent être reprogrammés si nécessaire.

1. Quelle est la différence entre GPU et FPGA?
2. Le FPGA peut-il battre le GPU?
3. Pourquoi utiliser un FPGA au lieu d'un CPU ou d'un GPU?
4. Les TPU sont-ils meilleurs que les GPU?
5. Est-ce que Tesla utilise FPGA?
6. Le FPGA est-il plus rapide que le GPU?
7. Pourquoi FPGA est plus rapide que le processeur?
8. Le FPGA vaut-il la peine d'être appris?
9. Pourquoi utilisons-nous FPGA?
10. Le FPGA peut-il remplacer le processeur?
11. Le FPGA est-il une émulation?
12. Le FPGA est-il un microprocesseur?

Quelle est la différence entre GPU et FPGA?

Les GPU sont essentiellement un appareil informatique extrêmement rapide et efficace composé de nombreux processeurs parallèles. Les GPU sont conçus pour des calculs parallèles (de nombreuses ALU parallèles) et un accès rapide à la mémoire. Les FPGA se composent d'un ensemble de portes logiques qui peuvent effectuer toute implémentation numérique souhaitée par le développeur.

Le FPGA peut-il battre le GPU?

Les FPGA actuels offrent une efficacité énergétique supérieure (Ops / Watt), mais ils n'offrent pas les performances des GPU actuels sur les DNN. ... Cependant, ces innovations introduisent un parallélisme irrégulier sur les types de données personnalisés, qui sont difficiles à gérer pour les GPU, mais qui conviendraient parfaitement à l'extrême personnalisation du FPGA..

Pourquoi utiliser un FPGA au lieu d'un CPU ou d'un GPU?

C'est là que les FPGA sont bien meilleurs que les CPU (ou GPU, qui doivent communiquer via le CPU). Avec un FPGA, il est possible d'obtenir une latence autour ou inférieure à 1 microseconde, alors qu'avec un CPU une latence inférieure à 50 microsecondes est déjà très bonne. De plus, la latence d'un FPGA est beaucoup plus déterministe.

Les TPU sont-ils meilleurs que les GPU?

Les GPU sont une excellente alternative aux processeurs lorsque vous souhaitez accélérer une variété de flux de travail de science des données, et les TPU sont les meilleurs lorsque vous souhaitez spécifiquement former un modèle d'apprentissage automatique aussi vite que possible..

Est-ce que Tesla utilise FPGA?

La puce Tesla FSD est un FPGA de 250 millions de portes sur 6 milliards de transistors entassés dans une matrice de 260 mm² construite sur le processus FinFET 14 nm dans une usine de Samsung Electronics au Texas. ... Tesla affirme que la puce offre «21 fois» les performances de la puce NVIDIA qu'elle remplace.

Le FPGA est-il plus rapide que le GPU?

Par rapport aux GPU, les FPGA peuvent offrir des performances supérieures dans les applications d'apprentissage en profondeur où une faible latence est essentielle. Les FPGA peuvent être affinés pour équilibrer l'efficacité énergétique avec les exigences de performance.

Pourquoi FPGA est plus rapide que le processeur?

Alors, pourquoi un FPGA peut-il être plus rapide qu'un processeur? C'est essentiellement parce que le FPGA utilise beaucoup moins d'abstractions qu'un CPU, ce qui signifie que le concepteur travaille plus près du silicium. ... les FPGA ont moins d'abstractions et peuvent donc être plus rapides et plus écoénergétiques, mais difficiles à programmer pour.

Le FPGA vaut-il la peine d'être appris?

Les FPGA peuvent faciliter le traitement hautement parallèle d'une manière que les microprocesseurs courants ne peuvent pas. Si vous travaillez sur des problèmes où cela est utile, vous pouvez bénéficier de la compréhension des FPGA. De plus, le parallélisme vous oblige à penser à de nouvelles façons de les programmer, ce qui est souvent une bonne raison d'étudier une nouvelle façon de programmer.

Pourquoi utilisons-nous FPGA?

Pourquoi utiliser un FPGA? ... Les FPGA sont particulièrement utiles pour le prototypage de circuits intégrés ou de processeurs spécifiques à une application (ASIC). Un FPGA peut être reprogrammé jusqu'à ce que la conception de l'ASIC ou du processeur soit définitive et sans bogue et que la fabrication réelle de l'ASIC final commence. Intel lui-même utilise des FPGA pour prototyper de nouvelles puces.

Le FPGA peut-il remplacer le processeur?

Oui, le FPGA peut surpasser les processeurs modernes (comme Intel i7) dans certaines tâches spécifiques, mais il existe des méthodes plus simples et moins chères pour améliorer les performances du réseau neuronal. Par moins cher - je veux dire un effort total, pas le coût du FPGA IC, mais aussi une mémoire très rapide pour FPGA (vous en auriez besoin pour le réseau neuronal) et tout le processus de développement.

Le FPGA est-il une émulation?

Les FPGA sont généralement une émulation *, peu importe la manière dont ils sont vendus, car ils sont généralement une personne qui réimplémente une spécification dans un langage de description matériel de haut niveau..

Le FPGA est-il un microprocesseur?

Un réseau de portes programmables sur site ou FPGA est un circuit intégré qui pourrait contenir des millions de portes logiques qui peuvent être configurées électriquement pour effectuer une certaine tâche. ... Microprocesseur vs FPGA: Un microprocesseur est un processeur simplifié ou une unité centrale de traitement.