Imagination Technologies （IMG.L） 表示，功耗和散熱設計已成為移動SoC設計決策中的主要考量。
2013-02-28 16:16:16
698 NVIDIA與Arm、Ampere、Cray、富士通、HPE、Marvell攜手構建GPU加速服務器，以滿足從超大規(guī)模云到邊緣、從模擬到AI、從高性能存儲到百萬兆級超級計算等多樣化需求。
2019-11-20 09:38:421384 FPGA 的性能比Titan X Pascal GPU 提高了60％，而性能/功耗比好2.3倍。結果表明，FPGA 可能成為下一代DNN 加速的首選平臺7.深層神經網(wǎng)絡中FPGA的未來FPGA 能否
2017-04-27 14:10:12
實現(xiàn)更低的延遲。因此對流水式計算的任務，FPGA比GPU天生有延遲方面的優(yōu)勢。ASIC在吞吐量、延遲、功耗單個方面都是最優(yōu)秀的。但是其研發(fā)成本高，周期長。FPGA的靈活性可以保護資產。數(shù)據(jù)中心是租給
2018-08-16 09:54:23
，在數(shù)據(jù)中心高性能計算及 AI 訓練中，CPU 這一“主角”的重要性下降，而以往的“配角們”，即 GPU、FPGA、TPU、DPU 等的加速器的重要性在上升。
圖3：MLP網(wǎng)絡本質是并行的乘法和累加
2023-11-09 14:09:46
，并在運算速度和吞吐量方面提供了更高的性能。它們的使用壽命也更長，大約是 GPU 的 2-5 倍，并且對惡劣環(huán)境和其它特殊環(huán)境因素有更強的適應性。
有一些公司已經在他們的人工智能產品中使用了 FPGA
2024-03-21 15:19:45
本文重點介紹：1、各種處理器的特點：簡要對比各種處理器的特點2、圖片處理算法的特點：介紹圖片處理算法的特點3、FPGA加速性能的主要因素：分析FPGA能夠加速圖片處理的原因4、HEVC算法之FPGA
2018-08-01 09:55:53
。如果使用 GPU 來加速，要想充分利用 GPU 的計算能力，batch size 就不能太小，延遲將高達毫秒量級。使用 FPGA 來加速的話，只需要微秒級的 PCIe 延遲（我們現(xiàn)在的 FPGA
2019-08-12 10:16:01
提升至通用CPU服務器的30倍以上。同時，與已經深入人心的高性能計算的代表GPU相比，FPGA具有硬件可編程、低功耗、低延時的特性，代表了高性能計算的未來發(fā)展趨勢。而在人工智能(AI)里面火熱的深度學習
2017-04-15 16:17:41
FPGA的方案選擇 幸運的是,需要高性能DSP功能的便攜式設備設計者還有其它選擇。最近FPGA開始達到了應用所要求的成本競爭力。優(yōu)選的FPGA方案可用來處理計算量繁重的高端DSP算法,同時還可
2011-02-17 11:21:37
。使用FPGA的大規(guī)模數(shù)據(jù)中心和其他領域的應用正在吸引人們對FPGA的單精度浮點性能的更多關注。雖然一些案例使用（包括百度示例），將GPU作為計算加速器和FPGA用在存儲端，但Altera，Xilnix
2017-03-07 11:52:29
便攜式存儲的現(xiàn)狀是怎樣的FPGA能否滿足便攜式存儲應用的低功耗要求？
2021-04-29 06:47:36
的任務，FPGA 比 GPU 天生有延遲方面的優(yōu)勢。ASIC 專用芯片在吞吐量、延遲和功耗三方面都無可指摘，但微軟并沒有采用，出于兩個原因：1.數(shù)據(jù)中心的計算任務是靈活多變的，而 ASIC 研發(fā)成本高
2017-03-11 09:52:46
，GPU已經不再局限于3D圖形處理了，GPU通用計算技術發(fā)展已經引起業(yè)界不少的關注，事實也證明在浮點運算、并行計算等部分計算方面，GPU可以提供數(shù)十倍乃至于上百倍于CPU的性能。GPU通用計算方面
2016-01-16 08:59:11
配置文件來了解3D / GPU / HDX性能。 XenApp服務器運行的是帶有4個vCPU和48GB RAM的Windows Server 2016映像。在性能測試期間，我一直在使用GPU
2018-09-12 16:24:19
最近遇到了一個加速matlab程序的問題，不知道如何利用GPU，以及使用GPU的先決條件，是不是GPU加速必須要用cuda，最重要的是只用GPUArray和gather函數(shù)，加速效果不知道如何，主要是有多個函數(shù)調用關系？哪位前輩能指導一下？
2019-03-30 11:21:12
產生新需求，將帶來高性能GPU市場快速增長。GPU分類與主要廠商，資料來源：架構師技術聯(lián)盟、華西證券研究所云端AI服務器AI服務器通常搭載GPU、FPGA、ASIC等加速芯片，利用CPU與加速芯片的組合
2021-12-07 10:04:11
基于KU5P的雙路100G光纖網(wǎng)絡加速計算卡一、板卡概述 基于Xilinx UltraScale+16 nm KU5P芯片方案基礎上研發(fā)的一款雙口100 G FPGA光纖以太網(wǎng)PCI-Express
2022-07-13 10:05:03
的嵌入（embedding）4.GNN加速器設計挑戰(zhàn)GNN的算法中涉及到大量的矩陣計算和內存訪問操作，在傳統(tǒng)的x86架構的服務器上運行此算法是非常低效的，表現(xiàn)在速度慢，能耗高等方面。新型GPU
2021-07-07 08:00:00
``提供個人超級計算機解決方案 高性能GPU運算服務器解決方案/集群解決方案 Nvidia Tesla C2050 CUDA核心頻率：1.15 GHz CUDA核心數(shù)量：448 雙精度浮點性能
2014-08-03 18:09:13
95 Gflops)單精度浮點性能：4577 Gigaflops(每顆 GPU 2288 Gflops)專用存儲器總容量：8 GB(每顆 GPU 4GB)功耗：225W熱設計功耗 被動散熱 13000
2015-02-05 16:14:28
GPU 95 Gflops) 單精度浮點性能：4577 Gigaflops(每顆 GPU 2288 Gflops) 專用存儲器總容量：8 GB(每顆 GPU 4GB) 功耗：225W熱設計功耗 被動散熱
2014-09-02 21:17:41
95 Gflops)單精度浮點性能：4577 Gigaflops(每顆 GPU 2288 Gflops)專用存儲器總容量：8 GB(每顆 GPU 4GB)功耗：225W熱設計功耗 被動散熱 13000
2015-01-19 16:53:59
95 Gflops)單精度浮點性能：4577 Gigaflops(每顆 GPU 2288 Gflops)專用存儲器總容量：8 GB(每顆 GPU 4GB)功耗：225W熱設計功耗 被動散熱 13000
2015-01-19 16:54:53
95 Gflops)單精度浮點性能：4577 Gigaflops(每顆 GPU 2288 Gflops)專用存儲器總容量：8 GB(每顆 GPU 4GB)功耗：225W熱設計功耗 被動散熱 13000
2015-01-19 16:59:48
GPU架構設計者提供反饋，以改善和推進未來GPU的架構設計基本要求(其一即可)： * 嚴謹?shù)倪壿嬎季S和分析能力* 有CUDA代碼調優(yōu)經驗（或者SIMD等架構的調優(yōu)經驗）* 熟悉矩陣計算的優(yōu)化和加速* 較強C++編程能力、算法分析和實現(xiàn)* 熟悉計算機體系結構*了解GPU架構與基于GPU的高性能計算
2017-09-01 17:22:28
big.LITTLE和GPU相結合實現(xiàn)性能和功耗的最佳匹配
2021-02-02 07:00:45
【嵌入式AI】多目標分類檢測系統(tǒng)實戰(zhàn)中，tengine是如何使用arm的GPU進行加速的，這個原理能詳細說明一下嗎？
2022-09-02 14:18:54
的合作力度，以進一步推動計算加速、計算存儲及網(wǎng)絡加速領域的創(chuàng)新與部署。數(shù)據(jù)中心是一個快速普及技術的領域，以此為重點，可以讓客戶迅速受益于賽靈思技術為各種應用所帶來的數(shù)量級提升的性能和單位功耗性能優(yōu)勢，其中
2018-03-23 14:31:40
層迭代的結果進行標準化處理。7、多次迭代以結束對所有K層采樣深度的處理。8、將最終的迭代結果zv嵌入到輸入節(jié)點xv。GNN加速器設計所面臨的挑戰(zhàn)GNN算法涉及大量的矩陣計算和存儲訪問操作。在傳統(tǒng)
2021-09-25 17:20:41
無論從微觀到宏觀、從延長電池壽命到減少全球變暖的溫室效應等等，各種不同因素都在迅速推動系統(tǒng)設計人員關注節(jié)能問題。一項有關設計優(yōu)先考慮事項的最新調查指出，大部分工程師已把功耗排在首位，或者是將其緊跟在性能、密度和成本之后。在功耗方面，FPGA帶來了獨特的挑戰(zhàn)。為什么要設計優(yōu)化FPGA功耗？
2019-08-08 07:39:45
GPU，但在很多計算上可以達到比 CPU 更高的并行度。此外，單位時間的功耗往往低于 GPU，因此在功率受限系統(tǒng)中，FPGA 實現(xiàn)可能比 GPU 更適合 DNN 推理。然而，計算性能和功耗之間存在折衷
2023-02-17 16:56:59
，要盡可能快地返回搜索結果，就需要盡可能降低每一步的延遲。 如果使用 GPU 來加速，要想充分利用 GPU 的計算能力，batch size 就不能太小，延遲將高達毫秒量級。 使用 FPGA 來加速的話
2020-09-17 11:03:37
計算中大量的重復處理過程有著天生的優(yōu)勢。這就好比在畫一幅畫的時候CPU是用一支筆一筆一筆的來畫，而GPU則是多支筆對不同的位置同時進行描繪，那自然效率就是突飛猛進的。英特爾CPU與英偉達GPU性能對比圖
2017-03-15 11:40:15
華為FPGA加速云服務器讓“硬用”上云成為新增長點隨著通信和互聯(lián)網(wǎng)產業(yè)的快速發(fā)展，FPGA作為高性能計算加速器在大數(shù)據(jù)、深度學習、圖像視頻處理、基因計算、金融分析和加解密等眾多領域得到廣泛應用，市場空間巨大。
2019-10-22 07:12:32
X1系列GPU芯片基準對比結果。數(shù)據(jù)顯示，FPGA方案在單位功耗圖像捕獲速度方面優(yōu)于GPU方案6倍，在計算機視覺處理幀速率方面優(yōu)于GPU方案42倍，同時，FPGA時延為GPU時延1/5。?賽靈思
2021-07-04 08:30:00
X1系列GPU芯片基準對比結果。數(shù)據(jù)顯示，FPGA方案在單位功耗圖像捕獲速度方面優(yōu)于GPU方案6倍，在計算機視覺處理幀速率方面優(yōu)于GPU方案42倍，同時，FPGA時延為GPU時延1/5。?賽靈思
2021-07-04 08:30:00
(FPGA)來構建硬件加速電路，來提升計算CNN的性能。
其中 ASIC 具備高性能、低功耗等特點，但 ASIC 的設計周期長，制造成本高，而 GPU 的并行度高，計算速度快，具有深度流水線結構，非常
2023-06-20 19:45:12
性能、更低時延和更快加速性能，在大數(shù)據(jù)和云計算領域將替代CPU+GPU，而Intel 的至強處理器+FPGA也將在2017 年量產。不難發(fā)現(xiàn)，本土FPGA廠商要先固本，然后求發(fā)展。通過產業(yè)化的單點產品
2017-01-12 18:54:15
我正在使用 iMX8mmini 并嘗試提高 GPU 性能。使用下面的命令我發(fā)現(xiàn)當前 GPU 以 500 MHz 的頻率運行。根據(jù)數(shù)據(jù)表或設備樹節(jié)點，GPU 以 800 MHz 的標稱頻率運行（最大
2023-04-18 07:17:15
從工藝選擇到設計直至投產，設計人員關注的重點是以盡可能低的功耗獲得最佳性能。Altera在功耗和性能上的不斷創(chuàng)新，那其28nm高端FPGA如何實現(xiàn)功耗和性能的平衡？具體有何優(yōu)勢？
2019-09-17 08:18:19
傳輸，邊緣計算能夠帶來更低的延時、更可靠的數(shù)據(jù)安全。但這也對邊緣計算設備帶來更大的挑戰(zhàn)，特別是計算性能。下面我們將介紹如何在NXP 最新的 iMX8X arm處理器上面利用 GPU 加速運算快速
2020-12-28 07:15:51
DDR SDRAM。一般來說，FPGA實現(xiàn)中使用的外部存儲器比GPU中使用的內存的訪問速率要慢。甚至英特爾和賽靈思也承認，FPGA在所有性能指標上都不比GPU好。但是英特爾也指出，與GPU相比，FPGA
2023-02-08 15:26:46
能力的需求。因此，具有GPU、ASIC、 FPGA 或其它加速器（Accelerator）等高并行、高密集的計算能力的異構計算持續(xù)火熱，而異構計算也將成為支撐先進和以后更復雜AI 應用的必然的選擇
2019-08-07 08:39:19
，但也不會出現(xiàn)極度差異化的情況。其次CPU與GPU的關系將更加緊密，比如緩存一致和封裝集成等，其他加速器在特定場景下聲稱的性能數(shù)據(jù)都很優(yōu)秀，但要說通用計算性能，GPU還是要略勝一籌。而且依目前的趨勢來看
2021-12-26 08:00:00
的功耗僅為30-45W。因此，從能效比來看，浪潮FPGA加速解決方案在圖片識別分類應用上，相比GPU能效比能提升7倍以上！同樣，與通用CPU對比，在處理這種高并行、小計算量的任務時，FPGA的優(yōu)勢將更明顯
2021-09-17 17:08:32
影響存儲器訪問性能的因素有哪些？DSP核訪問內部存儲器和外部DDR存儲器的時延有什么不同？
2021-04-19 08:32:10
基本概念和優(yōu)缺點。在人工智能不斷發(fā)展的今天，成本，功耗，靈活性，易用性都被提上了需求單。如果你也想體驗一下異構計算的高效，可以試著購買一下阿里云的CPU+GPU和CPU+FPGA的實例方案。另外附上一些相關文章，讓大神們繼續(xù)帶你飛。原文鏈接
2018-06-28 15:55:53
，GPU和GDDR之間的數(shù)據(jù)交換非常頻繁。而DDR內存專注于與CPU進行數(shù)據(jù)交換的效率，因此對于整體存取性能、低延遲更為看重，所以在CPU和傳統(tǒng)的FPGA中基本都是用DDR4。隨著硬件加速需求對于
2021-12-21 08:00:00
最先進的人工智能模型在不到五年的時間內經歷了超過 5，000 倍的規(guī)模擴展。這些 AI 模型嚴重依賴復雜的計算和大量內存來實現(xiàn)高性能深度神經網(wǎng)絡 （DNN）。只有使用 CPU、GPU 或專用芯片等
2023-07-28 10:10:17
的嵌入（embedding）4. GNN加速器設計挑戰(zhàn)GNN的算法中涉及到大量的矩陣計算和內存訪問操作，在傳統(tǒng)的x86架構的服務器上運行此算法是非常低效的，表現(xiàn)在速度慢，能耗高等方面。新型GPU
2020-10-20 09:48:39
的功耗取決于FPGA芯片及硬件設計本身，很難有較大的改善。可以優(yōu)化是第3部分功耗：設計動態(tài)功耗，而且這部分功耗占總功耗的90%左右，因此所以降低設計動態(tài)功耗是降低整個系統(tǒng)功耗的關鍵因素。上面也提到過功耗
2014-08-21 15:31:23
嗨，我將從一個新項目開始。它涉及使用FPGA和GP / GPU加速PCIe板，這些板將被添加到常規(guī)計算機或服務器中。 GPU將是NVIDIA特斯拉。 FPGA板......還有待選擇。我確實看到了
2019-01-24 10:55:48
經典藍牙與低功耗藍牙芯片功能性能對比
2020-12-28 07:55:50
也因而開始轉向采用加速器來滿足低時延、高吞吐量的需求，同時保持合理的功耗水平。 賽靈思FPGA所提供的功耗效率讓加速器能部署于整個數(shù)據(jù)中心，而且可將單位功耗性能比提升10-20倍。百度優(yōu)化的FPGA
2016-12-15 17:15:52
的高性能FPGA計算加速卡。作為基于服務器的PCI Express數(shù)據(jù)采集、處理、存儲設備，該板卡可以實現(xiàn)2通道萬兆光纖網(wǎng)絡數(shù)據(jù)的高速采集、實時處理、實時記錄和寬帶回放，強大的FPGA處理性能，可以實現(xiàn)
2016-03-04 11:13:54
的高性能FPGA計算加速卡。作為基于服務器的PCI Express數(shù)據(jù)采集、處理、存儲設備，該板卡可以實現(xiàn)2通道萬兆光纖網(wǎng)絡數(shù)據(jù)的高速采集、實時處理、實時記錄和寬帶回放，強大的FPGA處理性能，可以實現(xiàn)
2016-03-11 11:07:39
的高性能FPGA計算加速卡。作為基于服務器的PCI Express數(shù)據(jù)采集、處理、存儲設備，該板卡可以實現(xiàn)2通道萬兆光纖網(wǎng)絡數(shù)據(jù)的高速采集、實時處理、實時記錄和寬帶回放，強大的FPGA處理性能，可以實現(xiàn)
2016-03-18 11:16:02
的高性能FPGA計算加速卡。作為基于服務器的PCI Express數(shù)據(jù)采集、處理、存儲設備，該板卡可以實現(xiàn)2通道萬兆光纖網(wǎng)絡數(shù)據(jù)的高速采集、實時處理、實時記錄和寬帶回放，強大的FPGA處理性能，可以實現(xiàn)
2016-03-25 11:34:03
的高性能FPGA計算加速卡。作為基于服務器的PCI Express數(shù)據(jù)采集、處理、存儲設備，該板卡可以實現(xiàn)2通道萬兆光纖網(wǎng)絡數(shù)據(jù)的高速采集、實時處理、實時記錄和寬帶回放，強大的FPGA處理性能，可以實現(xiàn)
2016-04-01 10:53:42
的高性能FPGA計算加速卡。作為基于服務器的PCI Express數(shù)據(jù)采集、處理、存儲設備，該板卡可以實現(xiàn)2通道萬兆光纖網(wǎng)絡數(shù)據(jù)的高速采集、實時處理、實時記錄和寬帶回放，強大的FPGA處理性能，可以實現(xiàn)
2016-04-11 14:45:24
的高性能FPGA計算加速卡。作為基于服務器的PCI Express數(shù)據(jù)采集、處理、存儲設備，該板卡可以實現(xiàn)2通道萬兆光纖網(wǎng)絡數(shù)據(jù)的高速采集、實時處理、實時記錄和寬帶回放，強大的FPGA處理性能，可以實現(xiàn)
2016-04-18 14:12:57
的高性能FPGA計算加速卡。作為基于服務器的PCI Express數(shù)據(jù)采集、處理、存儲設備，該板卡可以實現(xiàn)2通道萬兆光纖網(wǎng)絡數(shù)據(jù)的高速采集、實時處理、實時記錄和寬帶回放，強大的FPGA處理性能，可以實現(xiàn)
2016-04-27 11:51:14
數(shù)據(jù)中心運維人員總是不斷在尋求更高的服務器性能。目前，他們主要是通過易于編程的多核CPU 和GPU 來開發(fā)應用，但CPU 和GPU 都遇到了單位功耗性能的瓶頸壁壘。
2014-11-26 13:51:551240 
板為基于FPGA的、符合PCIe外形規(guī)范的擴展卡設計提供了最高的存儲器帶寬，而存儲帶寬往往是高性能計算系統(tǒng)的瓶頸。”
2016-06-27 17:47:521578 設計 UltraScale+ FPGA 和 MPSoC 產品組合的原因。它們能提供遠超以往任何工藝節(jié)點遷移所帶來的價值。 與28nm 7 系列器件相比，UltraScale+ 產品系列可將系統(tǒng)級單位功耗性能提升了 2-5 倍。 在本視頻中我們將不僅介紹我們如何做到這個提升，還將介紹設計人
2017-02-08 03:16:30205 
和市場上已有的存儲器相比，HBM 存儲器在性能、功耗和尺寸上，能為系統(tǒng)架構師和 FPGA 設計人員帶來前所未有的優(yōu)勢。 摘要 在過去的十年里，電子系統(tǒng)在計算帶寬上呈現(xiàn)出指數(shù)級的增長。計算帶寬的大幅提升，也顯著提高了存儲帶寬要求，以滿足計算需求。
2018-07-03 11:19:002263 
加速的醫(yī)學圖像配準技術在國內外發(fā)展現(xiàn)狀進行深入研究，并針對正電子發(fā)射型計算機斷層顯像（ PET）和電子計算機斷層掃描（CT）數(shù)據(jù)的非線性配準問題，分別基于中央處理器（GPU）和GPU平臺進行配準實驗，通過實驗結果的對比，體現(xiàn)GPU加速配準技
2018-01-03 11:08:49
1 高性能硬件加速的資產模擬與FPGA
2018-01-30 16:14:2915 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 目前處于AI大爆發(fā)時期，異構計算的選擇主要在FPGA和GPU之間。盡管目前異構計算使用最多的是利用GPU來加速，FPGA作為一種高性能、低功耗的可編程芯片，在處理海量數(shù)據(jù)時，FPGA計算效率更高，優(yōu)勢更為突出，尤其在大量服務器部署時，隱形的運營成本會得到顯著降低。
2018-04-25 09:17:2710593 工智能 (AI) 加速。SKT 的自動語音識別 (ASR)系統(tǒng)采用賽靈思Kintex UltraScale FPGA為其聲控助手 NUGU 加速。與使用 GPU 相比，SKT 的自動語音識別應用性能提高了 5 倍，單位功耗性能也提高了 16 倍。
2018-08-18 10:04:004486 在本演示中，Eideticom描述了NoLoad?，這是一款面向Xilinx FPGA的存儲和計算加速平臺。
2018-11-26 06:26:003054 3月19日，全球第一大FPGA廠商賽靈思公司新任總裁兼CEOVictorPeng表示，要進一步推動計算加速、計算存儲及網(wǎng)絡加速領域的創(chuàng)新與部署，讓客戶在人工智能（AI）推斷、視頻與圖像處理、基因組學等領域受益于芯片性能和單位功耗性能的提升。
2018-11-23 17:30:231066 賽靈思 FPGA 所提供的功耗效率讓加速器能部署于整個數(shù)據(jù)中心，而且可將單位功耗性能比提升 10-20 倍。百度優(yōu)化的 FPGA 平臺是專門針對圖像和語言識別等機器學習應用而精心打造。
2019-07-30 11:24:392363 OpenCL、C和C++的SDAccel開發(fā)環(huán)境，將單位功耗性能提高達25倍，從而利用FPGA實現(xiàn)數(shù)據(jù)中心應用加速。
2019-08-01 08:45:342547 現(xiàn)在隨著GPU通用計算能力增強，一些計算任務已經可以交由GPU去處理了。除了GPU外，現(xiàn)在還有一類芯片也在承擔著高性能計算的任務，就是FPGA（可編程邏輯門電路）。英特爾現(xiàn)在就推出了全新的高端FPGA加速卡D5005，以加速一些特定應用。
2019-08-06 17:53:101528 現(xiàn)在隨著GPU通用計算能力增強，一些計算任務已經可以交由GPU去處理了。除了GPU外，現(xiàn)在還有一類芯片也在承擔著高性能計算的任務，就是FPGA（可編程邏輯門電路）。
2019-08-07 17:48:37553 作為GPU在算法加速上強有力的競爭者，FPGA是否立即支持不同硬件，顯得尤為重要。FPGA與GPU不同之處在于硬件配置靈活，且FPGA在運行深入學習中關鍵的子程序（例如對滑動窗口的計算）時，單位能耗下通常能比GPU提供更好的表現(xiàn)。
2019-10-18 15:42:04626 目前，在AI計算平臺使用最廣泛的兩種加速部件是GPU和FPGA。GPU可適用于具備計算密集、高并行、SIMD（SingleInstructionMultipleData，單指令多數(shù)據(jù)流）應用等特點
2019-11-01 15:07:072656 AI軟件初創(chuàng)公司Mipsology正在與Xilinx合作，以使FPGA能夠僅使用一個附加命令即可替換AI加速器應用程序中的GPU。Mipsology的“零努力”軟件Zebra將GPU代碼轉換為可在
2020-07-21 15:14:059140 GPU是我們常用器件，采用GPU，才使得圖形顯示成為可能。在上期文章中，小編對GPU的加速原理等知識有所闡述。為增進大家對GPU的認識，本文將基于兩點介紹GPU：1.選擇GPU服務器需要考慮哪些情況，2.如何提升GPU存儲性能。如果你對GPU具有興趣，不妨繼續(xù)往下閱讀哦。
2021-02-08 17:37:003220 表格總結了與Stratix10 NX和這些同代工藝GPU的關鍵指標對比。 就die尺寸來說，V100是Nvidia最大的12nm GPU，幾乎比T4大50%，而Stratix10 NX比兩種GPU都小。 首
2021-03-29 14:15:372448 
為了提升計算基礎設施的性能，并緊跟數(shù)據(jù)分析與 AI 不斷攀升的需求，眾多企業(yè)將硬件加速視為主要的解決方案。在大多數(shù)情況下，先進的可編程硬件（主要是指 GPU 和 FPGA）是加速的主要方式。通過
2021-08-09 11:00:096437 為了提升計算基礎設施的性能，并緊跟數(shù)據(jù)分析與 AI 不斷攀升的需求，眾多企業(yè)將硬件加速視為主要的解決方案。在大多數(shù)情況下，先進的可編程硬件（主要是指 GPU 和 FPGA）是加速的主要方式。通過
2021-08-13 17:45:317442 NVIDIA 與智東西公開課共同策劃推出「GPU 加速高性能計算(HPC)經典應用在線研討會」。研討會將聚焦經典高性能計算和科學計算應用，以及如何在 GPU 平臺更好的加速這些應用。
2022-05-27 09:53:191274 NVIDIA 與智東西公開課共同策劃推出「GPU 加速高性能計算（HPC）經典應用在線研討會」。研討會將聚焦經典高性能計算和科學計算應用，以及如何在 GPU 平臺更好的加速這些應用。
2022-06-22 10:06:321307 為了提升計算基礎設施的性能，并緊跟數(shù)據(jù)分析與 AI 不斷攀升的需求，眾多企業(yè)將硬件加速視為主要的解決方案。在大多數(shù)情況下，先進的可編程硬件（主要是指 GPU 和 FPGA）是加速的主要方式。通過使用這種先進的硬件，企業(yè)正在贏得計算優(yōu)勢；然而，對于編程難度，他們仍然存在合理的擔憂。
2022-08-02 08:03:361914 
計算性能相對GPU：FPGA進行整數(shù)乘法、浮點乘法運算，性能相對GPU存在數(shù)量級差距，可通過配置乘法器、浮點運算部件接近GPU計算性能。
2022-11-08 09:23:13429 新技術星期二：加速 FPGA 計算的 2 張卡
2022-12-30 09:40:20539 產品概述中科億海微面向低延時高帶寬的數(shù)據(jù)加速應用推出高性能FPGA加速卡系列產品。產品采用高性能混合并行計算FPGA架構設計，具有高帶寬、高算力、低延時、國產可控的特性，適用于高性能計算、機器學習
2022-07-20 18:04:57575 
GPU和FPGA都是現(xiàn)代計算機技術中的高性能計算設備，具有不同的特點和應用場景。本文將詳細介紹GPU和FPGA的工作原理及其區(qū)別。
2023-08-06 16:50:491348 電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《加速大數(shù)據(jù)和計算存儲應用.pdf》資料免費下載
2023-09-15 15:05:350 但最近，NVIDIA和ETHZ就聯(lián)合提出了nvblox，是一個使用GPU加速SDF建圖的庫。計算速度非?？?，相較CPU計算TSDF甚至快了177倍。更重要的是，因為所有數(shù)據(jù)都已經存儲在GPU上，所以很容易和深度學習方案結合！
2023-11-09 16:46:41439 
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