Perbezaan antara GPU dan FPGA

Kemajuan pesat dalam teknologi VLSI sejak beberapa dekad yang lalu telah membolehkan fabrikasi berbilion -bilion transistor pada cip tunggal. Kemajuan teknologi ini telah membawa kepada reka bentuk dan pembangunan perkakasan yang lebih cepat dan cekap tenaga. Kadar jam yang semakin meningkat dan jalur lebar memori yang lebih tinggi menghasilkan prestasi yang lebih baik. Dan peningkatan dalam prestasi teras pemproses tujuan umum telah berkurangan kerana penurunan kadar peningkatan frekuensi operasi. Dua sebab utama untuk itu adalah jurang yang semakin meningkat antara pemproses dan kelajuan memori, dan batasan dalam bekalan kuasa. Untuk menyelesaikan masalah ini, industri mikropemproses beralih kepada pemproses pelbagai teras. Alternatif lain yang berdaya maju datang ke gambar sebagai tambahan kepada pemproses multi-teras untuk mengatasi kesesakan tersebut, termasuk IC yang direka khas dan FPGA yang boleh ditarik balik, dan GPU juga. Jadi, apa yang anda sukai untuk keperluan pengiraan anda - GPU atau FPGA?

Apa itu GPU?

Unit Pemprosesan Grafik (GPU), lebih dikenali sebagai kad grafik atau kad video, adalah pemproses grafik untuk mengendalikan maklumat grafik untuk dikeluarkan pada paparan. GPU adalah pemproses khusus yang pada mulanya direka untuk memenuhi keperluan untuk mempercepat rendering grafik, terutamanya untuk meningkatkan prestasi grafik permainan di komputer. Malah, kebanyakan GPU pengguna didedikasikan untuk mencapai prestasi grafik yang unggul dan visual untuk membolehkan permainan seperti hidup. Tetapi GPU hari ini lebih banyak daripada komputer peribadi di mana mereka mula -mula muncul.

Sebelum kedatangan GPU, pengkomputeran tujuan umum, seperti yang kita ketahui, hanya mungkin dengan CPU, yang merupakan unit pemprosesan arus perdana pertama yang dihasilkan untuk penggunaan pengguna dan untuk pengkomputeran lanjutan. Pengkomputeran GPU telah berkembang secara dramatik sejak beberapa dekad yang lalu telah menemui penggunaan yang luas dalam penyelidikan sekitar pembelajaran mesin, AI dan pembelajaran mendalam. GPU telah menjadi tahap dengan pengenalan API GPU seperti Mengira Senibina Peranti Bersepadu (CUDA), yang membuka jalan ke pembangunan perpustakaan untuk rangkaian saraf yang mendalam.

Apa itu FPGA?

Arahan Gate Programmable Field (FPGA) adalah binatang yang sama sekali berbeza yang mengambil prestasi pengkomputeran GPU ke tahap yang baru, yang menawarkan prestasi unggul dalam aplikasi Neural Neural (DNNS) yang mendalam sambil menunjukkan penggunaan kuasa yang lebih baik. FPGA pada mulanya digunakan untuk menghubungkan komponen elektronik bersama -sama, seperti pengawal bas atau pemproses, tetapi dari masa ke masa, landskap aplikasi mereka telah berubah secara dramatik. FPGA adalah peranti semikonduktor yang boleh diprogramkan secara elektronik untuk menjadi litar atau sistem digital secara elektronik. FPGA menawarkan keupayaan fleksibiliti dan prototaip yang lebih baik berbanding dengan reka bentuk tersuai. San Jose, California Altga Corporation adalah salah satu pengeluar terbesar FPGA dan pada tahun 2015, syarikat itu diperoleh oleh Intel. Ini sangat berbeza daripada perkakasan berasaskan arahan, seperti GPU dan bahagian yang terbaik adalah bahawa mereka boleh dikonfigurasikan untuk memenuhi keperluan lebih banyak beban kerja intensif data, seperti aplikasi pembelajaran mesin.

Perbezaan antara GPU dan FPGA

Teknologi

- GPU adalah litar elektronik khusus yang direka untuk memenuhi keperluan untuk mempercepatkan grafik yang dipercepatkan untuk pengkomputeran saintifik dan kejuruteraan tujuan umum. GPU direka untuk beroperasi dalam fesyen pelbagai arahan berbilang data (SIMD). GPU offloads Beberapa bahagian yang lapar kuasa kod dengan mempercepat prestasi aplikasi yang dijalankan pada CPU. FPGA, sebaliknya, adalah peranti semikonduktor yang boleh diprogramkan secara elektronik untuk menjadi litar digital atau sistem yang anda mahukan.

Latensi

- FPGA menawarkan latensi yang lebih rendah daripada GPU yang bermaksud mereka dioptimumkan untuk memproses aplikasi sebaik sahaja input diberikan dengan kelewatan yang minimum. Senibina FPGA membolehkannya mencapai kuasa pengiraan yang tinggi tanpa proses reka bentuk yang kompleks, menjadikannya sesuai untuk aplikasi latensi terendah. Mereka mencapai keupayaan pengiraan yang jauh lebih tinggi dalam masa yang kurang mungkin berbanding dengan GPU, yang relatif perlu berkembang untuk kekal relevan.

Kecekapan kuasa

- Kecekapan tenaga telah menjadi metrik prestasi penting selama bertahun -tahun dan FPGAs cemerlang dalam hal itu juga kerana mereka terkenal dengan kecekapan kuasa mereka. Mereka dapat menyokong kadar data yang sangat tinggi dalam hal pemprosesan selari dalam litar yang dilaksanakan dalam kain yang boleh dikonfigurasikan. Perkara terbaik mengenai FPGA adalah bahawa ia boleh dikonfigurasikan semula yang menawarkan fleksibiliti yang memberi mereka kelebihan ke atas rakan -rakan GPU mereka untuk domain aplikasi tertentu. Banyak operasi data yang digunakan secara meluas dapat dilaksanakan dengan cekap di FPGA melalui pengaturcaraan perkakasan. GPU juga cekap kuasa tetapi hanya untuk aliran SIMD.

Operasi titik terapung

- Banyak aplikasi pengkomputeran prestasi tinggi, seperti pembelajaran mendalam, memerlukan pergantungan yang kuat terhadap operasi titik terapung. Walaupun, seni bina fpgas yang fleksibel menunjukkan potensi yang luar biasa dalam rangkaian jarang, yang merupakan salah satu topik terpanas dalam aplikasi ML, mereka menderita untuk mencapai kelajuan yang lebih tinggi untuk aplikasi yang menggunakan operasi aritmetik titik terapung yang meluas. Operasi titik terapung adalah sesuatu yang sangat baik. GPU terpantas mempunyai prestasi terapung maksimum 15 tflops.

GPU vs. FPGA: Carta Perbandingan

Ringkasan

Ringkas. Walaupun GPU adalah yang terbaik apabila ia berkaitan dengan aplikasi pengkomputeran prestasi tinggi yang bergantung kepada operasi aritmetik titik terapung, FPGAs sangat bagus untuk aplikasi yang lapar kuasa, dan latensi mereka jauh lebih menentukan kerana mereka adalah pemproses khusus yang boleh dikonfigurasi secara elektronik untuk menjadi apa-apa jenis litar atau sistem digital. Di beberapa kawasan aplikasi, FPGA sangat sukar untuk ditewaskan, seperti aplikasi ketenteraan seperti sistem bimbingan peluru berpandu, yang memerlukan latensi yang rendah.