在CPU+GPU協(xié)同計算中，CPU和GPU的計算能力不同，靜態(tài)地給CPU和GPU劃分任務(wù)會導(dǎo)致CPU和GPU計算不同步，導(dǎo)致嚴(yán)重的負(fù)載不均衡，為了實現(xiàn)CPU和GPU的負(fù)載均衡，需要對CPU和GPU不同的劃分方法。
2018-05-03 09:01:29
6452 
本文首先闡述了FPGA的原理了，其次分析了FPGA比CPU和GPU快的原理，最后闡述了CPU與GPU的區(qū)別。
2018-05-31 09:00:2915956 
最近我們看到一篇文章，說FPGA可能會取代CPU和GPU成為將來機(jī)器人研發(fā)領(lǐng)域的主要芯片。文章列舉了很多表格和實驗數(shù)據(jù)，證明了在很多領(lǐng)域FPGA的性能會極大優(yōu)于CPU。并且預(yù)言FPGA將來可能會取代CPU和GPU現(xiàn)在的地位。但事實真的是這樣嗎？
2016-05-16 10:39:5916447 當(dāng)前主流的AI芯片主要分為三類，GPU、FPGA、ASIC。GPU、FPGA均是前期較為成熟的芯片架構(gòu)，屬于通用型芯片。ASIC屬于為AI特定場景定制的芯片。行業(yè)內(nèi)已經(jīng)確認(rèn)CPU不適用于AI計算，但是在AI應(yīng)用領(lǐng)域也是必不可少。
2023-02-14 11:03:562495 本文內(nèi)容包括CPU、內(nèi)存和GPU知識，本期重點更新GPU和CPU部分知識。比如：GPU更新包括架構(gòu)演進(jìn)，最新產(chǎn)品A100、選型策略、架構(gòu)分析、散熱和規(guī)格分類等。
2023-11-13 11:47:24698 
CPU、GPU 都屬于馮·諾依曼結(jié)構(gòu)，指令譯碼執(zhí)行、共享內(nèi)存。FPGA 之所以比 CPU 甚至 GPU 能效高，本質(zhì)上是無指令、無需共享內(nèi)存的體系結(jié)構(gòu)帶來的福利。
2022-11-22 16:00:051256 CPU和GPU之間有什么區(qū)別？
2021-11-05 07:58:29
CPU和GPU都是具有運算能力的芯片，CPU更像“通才”——指令運算(執(zhí)行)為重+ 數(shù)值運算，GPU更像“專才”——圖形類數(shù)值計算為核心。在不同類型的運算方面的速度也就決定了它們的能力——“擅長
2017-12-03 15:43:58
CPU和GPU都是具有運算能力的芯片，CPU更像“通才”——指令運算(執(zhí)行)為重+ 數(shù)值運算，GPU更像“專才”——圖形類數(shù)值計算為核心。在不同類型的運算方面的速度也就決定了它們的能力——“擅長
2017-12-03 20:08:47
并行度和定制類型數(shù)據(jù)的大量引入，FPGA在DNN研究中表現(xiàn)非常出色，可用于需要分析大量數(shù)據(jù)的AI、大數(shù)據(jù)或機(jī)器學(xué)習(xí)等研究領(lǐng)域。來自社交媒體和互聯(lián)網(wǎng)的圖像、視頻和語音數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)的持續(xù)指數(shù)增長推動了分析的需要
2017-04-27 14:10:12
Actel公司為FPGA開辟汽車領(lǐng)域的新市場，包括進(jìn)入混合動力、電動汽車或燃料電池汽車的控制系統(tǒng)，并期望借此與更強(qiáng)大的競爭對手抗衡。據(jù)Gartner Dataquest預(yù)測，2007年全球汽車半導(dǎo)體
2019-05-13 14:11:25
，這使其在 AI 應(yīng)用中面臨著一些挑戰(zhàn)。
Larzul 表示，想要解決這些問題的解決方案便是實現(xiàn)現(xiàn)場可編程門陣列 (FPGA)，這也是他們公司的研究領(lǐng)域。FPGA 是一種處理器，可以在制造后定制
2024-03-21 15:19:45
，在航天遙感器的設(shè)計中，FPGA被廣泛地應(yīng)用于主控系統(tǒng)CPU的功能擴(kuò)展CCD圖像傳感器驅(qū)動時序的產(chǎn)生以及高速數(shù)據(jù)采集。本文回顧了FPGA的發(fā)展，分析了其主要結(jié)構(gòu)，并對航天應(yīng)用FPGA進(jìn)行了綜述。指出
2020-07-07 16:10:32
CPU和GPU都屬于馮·諾依曼結(jié)構(gòu)，指令譯碼執(zhí)行，共享內(nèi)存。FPGA之所以比CPU、GPU更快，本質(zhì)上是因為其無指令，無共享內(nèi)存的體系結(jié)構(gòu)所決定的。馮氏結(jié)構(gòu)中，由于執(zhí)行單元可能執(zhí)行任意指令，就需要
2018-08-16 09:54:23
FPGA內(nèi)部的RAM中，電源斷開后，RAM中的數(shù)據(jù)將丟失。因此SRAM或FLASH編程型FPGA是易失性的，每次重新加電，FPGA都要重新加載數(shù)據(jù)。這樣，運行中的FPGA功能系統(tǒng)在掉電后可以重新下載
2011-05-27 10:22:36
和 FPGA。
GPU遵循的是 SIMD (Single Instruction Multiple Data)的處理方式， 通過在多個線程上運行統(tǒng)一的處理方式， 即 Kernel，來達(dá)到將 CPU
2023-11-09 14:09:46
下，FPGA可以完成數(shù)據(jù)采集的粘合邏輯功能。 2、FPGA在邏輯接口領(lǐng)域的應(yīng)用 在實際的產(chǎn)品設(shè)計中，很多情況下需要與PC機(jī)進(jìn)行數(shù)據(jù)通信。比如，將采集到的數(shù)據(jù)送給PC機(jī)處理，或者將處理后的結(jié)果傳給
2020-10-26 14:35:32
視頻處理是目前多媒體領(lǐng)域最熱門的技術(shù)，主要分為視頻編解碼和目標(biāo)信息識別兩大類。前者為了節(jié)省視頻數(shù)據(jù)的傳輸帶寬，主要依靠傳統(tǒng)的信息論理論，目前已經(jīng)比較成熟；后者則為了提取用戶信息，是了人工智能、計算機(jī)以及信息論等多門學(xué)科研究成果的交集，目前還處于快速發(fā)展階段。
2019-10-08 11:43:12
所擅長的領(lǐng)域。另外有一點需要提一下，那就是在執(zhí)行這些功能的時候，使用FPGA并不需要像使用CPU那樣需要操作系統(tǒng)和相應(yīng)的軟件。這部分的營收占了Altera營收的44%，總額為8.35億美元
2017-03-07 11:52:29
之間的通信就更夸張了，默認(rèn)的方式也是通過共享內(nèi)存。本文開篇就講，FPGA 比 CPU 和 GPU 能效高，體系結(jié)構(gòu)上的根本優(yōu)勢是無指令、無需共享內(nèi)存。使用共享內(nèi)存在多個 kernel 之間通信，在
2017-03-11 09:52:46
GPU，Graphic Processing Unit，圖形處理器。GPU是相對于CPU的一個概念，由于在現(xiàn)代的計算機(jī)中（特別是家用系統(tǒng)，游戲的發(fā)燒友）圖形的處理變得越來越重要，需要一個專門的圖形
2016-01-16 08:59:11
在 CPU 和 GPU 上推斷出具有 OpenVINO? 基準(zhǔn)的相同模型：
benchmark_app.exe -m model.xml -d CPU
benchmark_app.exe -m
2023-08-15 06:43:46
GPU是如何工作的GPU與DSP區(qū)別GPU和CPU的區(qū)別是什么
2021-01-05 06:15:15
本帖最后由 24不可說 于 2016-8-5 15:15 編輯
GPU是顯示卡的“心臟”，也就相當(dāng)于CPU在電腦中的作用，它決定了該顯卡的檔次和大部分性能，同時也是2D顯示卡和3D顯示卡的區(qū)別
2016-08-05 13:00:01
`來源網(wǎng)絡(luò)FPGA（Field Programmable Gate Array），即現(xiàn)場可編程門陣列，它是在PAL、GAL、CPLD等可編程器件的基礎(chǔ)上進(jìn)一步發(fā)展的產(chǎn)物。它是作為ASIC領(lǐng)域中的一種
2017-03-15 16:04:03
FPGA（Field－Programmable Gate Array），即現(xiàn)場可編程門陣列，它是在PAL、GAL、CPLD等可編程器件的基礎(chǔ)上進(jìn)一步發(fā)展的產(chǎn)物。它是作為專用集成電路（ASIC）領(lǐng)域
2018-08-22 09:46:55
視頻監(jiān)控技術(shù)在火災(zāi)報警領(lǐng)域有哪些新突破？
2021-06-01 06:47:05
解析HSA----CPU+GPU異構(gòu)系統(tǒng)架構(gòu)
2021-02-03 07:07:34
，英特爾和SiPearl已經(jīng)為CPU和GPU優(yōu)化了一個低延遲的通信管道。Compute Express Link互連規(guī)范促進(jìn)了CPU、GPU和其他加速器芯片之間的通信。英特爾希望在GPU方面超越英偉達(dá)，而
2022-03-29 14:41:33
TensorFlow 支持 CPU 和 GPU。它也支持分布式計算?？梢?b class="flag-6" style="color: red">在一個或多個計算機(jī)系統(tǒng)的多個設(shè)備上使用 TensorFlow。TensorFlow 將支持的 CPU 設(shè)備命名為
2020-07-28 14:33:28
請問一下XS GPU是什么？XS GPU的主要特性包括哪些？XS GPU具備哪些功能？主要應(yīng)用于哪些領(lǐng)域？
2021-07-01 06:55:05
的應(yīng)用領(lǐng)域涵蓋得很廣。從技術(shù)角度來看，主要是有以下需求的應(yīng)用場合?！?邏輯粘合，如一些嵌入式處理常常需要地址或外設(shè)擴(kuò)展，CPLD器件尤其適合。今天已經(jīng)少有項目會選擇一顆FPGA器件專門用于邏輯粘合
2019-03-22 08:28:31
，Xilinx可利用后者在數(shù)據(jù)中心和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的技術(shù)優(yōu)勢，讓FPGA在人工智能領(lǐng)域中大顯身手。Xilinx的最大競爭對手Altera在去年6月份被英特爾以167億美元收購，這是英特爾有史以來涉及金額
2016-09-08 13:54:13
我在1臺Dell R720主機(jī)中有2張K1卡。是否可以將1個GPU或1個卡指定為vGPU，但是剩下的GPU是否可用于vSGA？以上來自于谷歌翻譯以下為原文I have 2 K1 cards in 1
2018-09-28 16:36:27
？這樣的經(jīng)歷對于提升賽靈思今后的市場表現(xiàn)會有怎樣的幫助？ “計算領(lǐng)域的確正在發(fā)生一場非常重大的變革，能夠在CPU、GPU和FPGA領(lǐng)域同時工作過，對我來說是一份榮幸?！盫ictor Peng在回答《國際
2018-03-23 14:31:40
最近我們看到一篇文章，說FPGA可能會取代CPU和GPU成為將來機(jī)器人研發(fā)領(lǐng)域的主要芯片。文章列舉了很多表格和實驗數(shù)據(jù)，證明了在很多領(lǐng)域FPGA的性能會極大優(yōu)于CPU。并且預(yù)言FPGA將來可能會取代
2019-10-09 08:33:52
`我思故我在 亮出你的觀點自從類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法可以用強(qiáng)大的運算能力加以模擬之后，強(qiáng)人工智能才開始出現(xiàn)。即便如此，以目前 CPU 的運算能力來講，模擬類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的代價非常之大，于是有人想到了用
2017-08-23 15:42:16
方便的進(jìn)行深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用。然而，深度學(xué)習(xí)仍然主要使用 GPU 和 CPU 完成。因此，在這里我們將仔細(xì)研究使用 FPGA 進(jìn)行深度學(xué)習(xí)推理的好處?？蓸?gòu)建低功耗、節(jié)省空間的系統(tǒng)FPGA 的計算并行度不如
2023-02-17 16:56:59
在 FPGA、GPU 或 ASIC 控制的系統(tǒng)板上，僅有為數(shù)不多的幾種電源管理相關(guān)的設(shè)計挑戰(zhàn)，但是由于需要反復(fù)調(diào)試，所以這類挑戰(zhàn)可能使系統(tǒng)的推出時間嚴(yán)重滯后。
2019-10-09 06:21:11
在 FPGA、GPU 或 ASIC 控制的系統(tǒng)板上，僅有為數(shù)不多的幾種電源管理相關(guān)的設(shè)計挑戰(zhàn)，但是由于需要反復(fù)調(diào)試，所以這類挑戰(zhàn)可能使系統(tǒng)的推出時間嚴(yán)重滯后。
2019-09-30 06:59:24
可以在圖像處理領(lǐng)域大顯身手，它還被用來科學(xué)計算、密碼破解、數(shù)值分析，海量數(shù)據(jù)處理（排序，Map-Reduce等），金融分析等需要大規(guī)模并行計算的領(lǐng)域。所以GPU也可以認(rèn)為是一種較通用的芯片。▌ FPGA
2017-03-15 11:40:15
，既有成熟的ARM硬核處理器，又有豐富的FPGA資源，大有單芯片一統(tǒng)天下的架勢。 圖1.8 FPGA應(yīng)用精彩紛呈當(dāng)然了，若從具體的應(yīng)用領(lǐng)域來看，FPGA在電信、無線通信、有線通信、消費電子產(chǎn)品、視頻
2016-07-11 06:47:38
，中國FPGA廠商在通信領(lǐng)域或取得市場份額高增長。汽車、數(shù)據(jù)中心應(yīng)用緊隨其后2025年后，邊緣計算技術(shù)及云計算技術(shù)在智慧交通網(wǎng)絡(luò)、 超算中心全面鋪開，自動駕駛、數(shù)據(jù)中心領(lǐng)域FPGA應(yīng)用市場成長速度將超過
2021-07-04 08:30:00
，中國FPGA廠商在通信領(lǐng)域或取得市場份額高增長。汽車、數(shù)據(jù)中心應(yīng)用緊隨其后2025年后，邊緣計算技術(shù)及云計算技術(shù)在智慧交通網(wǎng)絡(luò)、 超算中心全面鋪開，自動駕駛、數(shù)據(jù)中心領(lǐng)域FPGA應(yīng)用市場成長速度將超過
2021-07-04 08:30:00
性能、更低時延和更快加速性能，在大數(shù)據(jù)和云計算領(lǐng)域將替代CPU+GPU，而Intel 的至強(qiáng)處理器+FPGA也將在2017 年量產(chǎn)。不難發(fā)現(xiàn)，本土FPGA廠商要先固本，然后求發(fā)展。通過產(chǎn)業(yè)化的單點產(chǎn)品
2017-01-12 18:54:15
如何在嵌入式視頻處理系統(tǒng)領(lǐng)域進(jìn)行FPGA驗證？需要滿足什么條件？
2019-08-01 06:42:45
較慢的CPU，將NN的FPGA實現(xiàn)與GPU / NPU和ASIC的實現(xiàn)進(jìn)行一下對比。事實證明，FPGA的獨特優(yōu)勢在于其可重新配置能力。這也解釋了為什么目前很多學(xué)術(shù)資源研究如何將FPGA高效地用于NN
2023-02-08 15:26:46
嵌入式視頻處理系統(tǒng)領(lǐng)域的FPGA驗證，不看肯定后悔
2021-05-07 06:18:27
由于考驗轉(zhuǎn)專業(yè)，進(jìn)入到一個全新領(lǐng)域，毫無基礎(chǔ)，導(dǎo)師是搞fpga的，不知道該怎么入手啊，還請大家給我點建議。
2017-04-03 21:09:54
什么是顯卡？什么是GPU？什么是CUDA？CPU和GPU的關(guān)系是什么？
2021-09-27 08:22:16
GPU工作原理是什么？GPU主要作用有哪些？GPU與DSP區(qū)別在哪里？GPU和CPU的區(qū)別是什么？
2021-04-19 09:16:06
、手持設(shè)備編寫高效輕便的代碼，而且廣泛適用于多核心處理器（CPU）、圖形處理器（GPU）、Cell類型架構(gòu)以及數(shù)字信號處理器（DSP）等其他并行處理器，在游戲、娛樂、科研、醫(yī)療等各種領(lǐng)域都有廣闊
2015-11-04 10:04:53
移動計算時代大潮襲來，手持設(shè)備的應(yīng)用范圍也被大大拓寬。從早期手機(jī)只能打電話、發(fā)短信、看圖片，到今天手機(jī)能夠看高清視頻、玩3D游戲，擁有各種酷炫的操作界面，除了SOC芯片中CPU部分的進(jìn)步外，其GPU
2013-08-29 10:05:517668 目前，FPGA已在騰訊海量圖片處理以及檢測領(lǐng)域已規(guī)模上線。 隨著互聯(lián)網(wǎng)用戶的快速增長，數(shù)據(jù)體量的急劇膨脹，數(shù)據(jù)中心對計算的需求也在迅猛上漲。諸如深度學(xué)習(xí)在線預(yù)測、直播中的視頻轉(zhuǎn)碼、圖片壓縮解壓縮以及
2017-11-15 19:52:185563 
FPGA仿真篇-使用腳本命令來加速仿真二 基于FPGA的HDMI高清顯示借口驅(qū)動 基于FPGA灰度圖像高斯濾波算法的實現(xiàn) FPGA為什么比CPU和GPU快 基于Xilinx FPGA的視頻圖像采集
2018-02-20 20:44:001256 
FPGA仿真篇-使用腳本命令來加速仿真二 基于FPGA的HDMI高清顯示借口驅(qū)動 基于FPGA灰度圖像高斯濾波算法的實現(xiàn) FPGA為什么比CPU和GPU快 基于Xilinx FPGA的視頻圖像采集
2018-02-20 20:49:001479 CPU和GPU都屬于馮·諾依曼結(jié)構(gòu)，指令譯碼執(zhí)行，共享內(nèi)存。FPGA之所以比CPU、GPU更快，本質(zhì)上是因為其無指令，無共享內(nèi)存的體系結(jié)構(gòu)所決定的。
2018-04-02 17:52:3195602 不過在聯(lián)發(fā)科副總經(jīng)理暨智能設(shè)備事業(yè)群總經(jīng)理游人杰看來，雖然CPU、GPU等通用型芯片以及FPGA可以適應(yīng)相對更多種的算法，但是特定算法下ASIC的性能和效能要更高。另外，雖然FPGA的便定制特性比ASIC芯片更加靈活，但部署FPGA所付出的成本也要比ASIC更高。
2018-05-04 15:39:03251868 
交互，CPU和FPGA之間通信延遲變長了。所以適合于FPGA能獨立執(zhí)行的加速任務(wù)，比如視頻編解碼、數(shù)據(jù)加解密等。
2018-06-20 15:17:1012724 計算密集型任務(wù)的例子包括矩陣運算、圖像處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、壓縮、非對稱加密、Bing 搜索的排序等。這類任務(wù)一般是 CPU 把任務(wù)卸載（offload）給 FPGA 去執(zhí)行。對這類任務(wù)，目前我們正在
2018-06-25 16:02:4517458 
你還沒聽過FPGA？那你一定是好久沒有更新自己在企業(yè)級IT領(lǐng)域的知識了。今天筆者就和大家聊聊何為FPGA？FPGA主要應(yīng)用場景是什么？有人說FPGA是替代傳統(tǒng)CPU和GPU的未來，你信嗎？
2018-07-28 11:26:0514857 使用Intel INDE工具刪除CPU-GPU同步暫停，該暫停導(dǎo)致CPU和GPU之間的某些并行性丟失。
2020-05-31 15:18:001310 本文檔的主要內(nèi)容詳細(xì)介紹的是如何使用FPGA在視頻圖像領(lǐng)域的應(yīng)用視頻教程資料免費下載。
2019-02-26 11:02:47
16 幸運的是，比特幣并不是區(qū)塊鏈生態(tài)系統(tǒng)中唯一的加密貨幣。使用簡單的GPU設(shè)備仍然可以挖掘數(shù)百種不同的加密貨幣——在某些情況下，CPU挖掘仍然是可行的。然而，最重要的問題是GPU或CPU挖礦是否仍然有利可圖。我們將繼續(xù)評估當(dāng)前的CPU和GPU的挖礦狀態(tài)。
2019-03-14 10:36:0730161 本文檔的主要內(nèi)容詳細(xì)介紹的是FPGA視頻教程之FPGA在視頻圖像處理領(lǐng)域的應(yīng)用視頻資料說明。
2019-04-04 16:40:4635 本文檔的主要內(nèi)容詳細(xì)介紹的是FPGA教程之FPGA在視頻處理領(lǐng)域的應(yīng)用詳細(xì)資料說明包括了：1.介紹視頻處理領(lǐng)域FPGA的主要應(yīng)用場合，2.視頻處理領(lǐng)域常用的IP模塊，3.FPGA + DSP的系統(tǒng)設(shè)計方法
2019-04-04 17:18:3839 電子元器件大家接觸的會比較多，這一塊民用、軍用的技術(shù)基本都是通用的，但在芯片這個領(lǐng)域有兩種比較獨特的芯片，一種叫FPGA，就是我剛才講的那種，還有一個叫GPU。
2019-08-13 14:41:241084 GPU與CPU比較，GPU為什么更適合深度學(xué)習(xí)?
2019-08-26 15:32:004234 FPGA相對于CPU和GPU，在進(jìn)行感知處理等簡單重復(fù)的任務(wù)的時候的優(yōu)勢很明顯，按照現(xiàn)在的趨勢發(fā)展下去，FPGA或許會在未來取代機(jī)器人開發(fā)中GPU的工作。
2019-09-06 17:48:102115 如果說FPGA是繼任傳統(tǒng)CPU與GPU的未來，就有些夸大其詞。且不論CPU與GPU技術(shù)已經(jīng)成熟，擁有完善的生態(tài)鏈，CPU與FPGA的結(jié)構(gòu)也有所不同。
2019-09-06 17:50:271514 與其他計算載體如CPU與GPU相比，FPGA具有高性能、低能耗以及可硬件編程的特點。圖1介紹了FPGA的硬件架構(gòu)，每個FPGA主要由叁個部分組成：輸入輸出邏輯，主要用于FPGA與外部其他部件，比如傳感器的通信。
2019-10-21 14:56:172476 FPGA相對于CPU和GPU，在進(jìn)行感知處理等簡單重復(fù)的任務(wù)的時候的優(yōu)勢很明顯，按照現(xiàn)在的趨勢發(fā)展下去，FPGA或許會在未來取代機(jī)器人開發(fā)中GPU的工作。
2019-12-20 14:39:312425 隨著視頻行業(yè)逐漸進(jìn)入全平臺、全媒體化后，視頻行業(yè)在數(shù)據(jù)中心的底層技術(shù)上不要不斷投入，更要求快速創(chuàng)新。
2020-04-16 14:48:51784 AI近些年的大火，直接促進(jìn)了CPU和GPU的發(fā)展，而英偉達(dá)的GPU真正借此迅速成為AI市場的主流產(chǎn)品之一，其勢頭甚至蓋過了CPU。
2020-10-19 16:04:573037 
對于GPU，大家想必也十分熟悉。但是，大家真的了解GPU嗎？譬如，GPU和顯卡是同一個東西嗎？CPU和GPU有什么區(qū)別嗎？
2020-11-23 10:14:214741 CPU、GPU、TPU、NPU等的講解
2021-01-05 14:54:179657 、GPU、和FPGA的比較 桌面端的CPU為馮諾依曼結(jié)構(gòu)，從上圖可以看出，其基本組成為控制器，Cache，和ALU。而計算單元ALU在CPU中的占比不大，所以它的并行計算能力有限。 中間的為GPU，綠色的計算單元占了絕大部分，所以并行計算能力很強(qiáng)。 弱點是控制能力很弱，Cache小，為
2021-06-30 10:57:542037 CPU和GPU的區(qū)別有哪些呢？接下來簡單給大家介紹一下關(guān)于GPU和CPU的區(qū)別。
2022-01-06 17:07:1527152 GPU則專為多任務(wù)而生，并發(fā)能力強(qiáng)，具體來講就是多核，一般的CPU有2核、4核、8核等，而GPU則可能會有成百上千核。
2022-10-06 06:20:002902 使用標(biāo)準(zhǔn)以太網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)和現(xiàn)成的 3D 游戲 CPU/GPU 硬件，可以實現(xiàn)將傳感器數(shù)據(jù)分發(fā)到多個控制臺顯示器，以支持基于軟件的解壓縮和顯示組合。這減少了視頻處理和顯示系統(tǒng)對專有硬件技術(shù)的依賴。
2022-10-27 17:26:241085 
陌生，它一直都被廣泛使用。但是，大部分人 還不是太了解它，對它有很多疑問——FPGA到底是什么？為什么要使用它？相比 CPU、GPU、ASIC（專用芯片），FPGA有什么特點？…… 今天，帶著這一系列的問題，我們一起來——揭秘FPGA。 一、為什么使用 FPGA？ 眾所周知，
2022-11-22 14:35:101087 當(dāng)前主流的AI芯片主要分為三類，GPU、FPGA、ASIC。GPU、FPGA均是前期較為成熟的芯片架構(gòu)，屬于通用型芯片。ASIC屬于為AI特定場景定制的芯片。行業(yè)內(nèi)已經(jīng)確認(rèn)CPU不適用于AI計算，但是在AI應(yīng)用領(lǐng)域也是必不可少。
2023-03-17 11:05:301515 GPU是什么和CPU的區(qū)別?CPU是計算機(jī)的中央處理單元，可以以最小的延遲執(zhí)行算術(shù)和邏輯運算。相比之下，GPU是一種嵌入式或外部圖形處理單元，可以執(zhí)行浮點運算以在高分辨率圖像和視頻中渲染多邊形坐標(biāo)。下面，小編將和大家一起討論CPU和GPU之間的區(qū)別。
2023-05-25 17:23:141855 CPU/GPU 算力、功率的提升持續(xù)拉動散熱相關(guān)需求，且有加速態(tài)勢。
2023-07-20 09:17:481187 
gpu和cpu哪個更重要？ 當(dāng)我們談到計算機(jī)的性能時，CPU（中央處理器）和GPU（圖形處理器）都是非常重要的組件。然而，在某些情況下，GPU和CPU的重要性會有所不同。在本文中，我們將討論GPU
2023-08-09 15:51:104110 gpu和cpu有什么區(qū)別？ GPU和CPU是電腦中兩個重要的計算器件。如果想要了解這兩個設(shè)備的區(qū)別，需要從它們的含義和工作原理入手。 首先，CPU（Central Processing Unit
2023-08-09 16:15:538667 GPU和CPU是計算機(jī)系統(tǒng)中最重要的兩種處理器，它們在不同的應(yīng)用中發(fā)揮不同的作用。
2023-08-09 18:24:052174 (CPU)、Graphics Processing Unit(GPU)和Neural Processing Unit(NPU)等處理器和芯片被廣泛應(yīng)用于各種領(lǐng)域。這些處理器和芯片在計算能力、功耗、功能
2023-08-27 17:03:086665 CPU+xPU 的異構(gòu)方案成為大算力場景標(biāo)配，GPU為應(yīng)用最廣泛的 AI 芯片。目前業(yè)內(nèi)廣泛認(rèn)同的AI 芯片類型包括GPU、FPGA、NPU 等。由于 CPU 負(fù)責(zé)對計算機(jī)的硬件資源進(jìn)行控制調(diào)配，也要負(fù)責(zé)操作系統(tǒng)的運行，在現(xiàn)代計算系統(tǒng)中仍是不可或缺的。
2023-09-03 11:47:311068 
GPU比CPU更快的原因并行處理能力：GPU可以同時處理多個任務(wù)和數(shù)據(jù)，而CPU通常只能一次處理一項任務(wù)。這是因為GPU的架構(gòu)使得它可以同時處理多個核心，從而實現(xiàn)高效的并行計算，這是GPU在處理
2024-01-26 08:30:03448 
GPU和CPU是兩種常見的計算機(jī)處理器，它們在結(jié)構(gòu)和功能上有很大的區(qū)別。在這篇文章中，我們將探討GPU和CPU的區(qū)別，并詳細(xì)介紹它們的原理、應(yīng)用領(lǐng)域和性能特點。 一、概述 1.1 GPU（圖形處理器
2024-02-20 11:24:47511
電子發(fā)燒友App
工商網(wǎng)監(jiān)
評論