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圖形處理單元 和現(xiàn)場可編程門陣列 (FPGA) 是用于成像和其他繁重計算的三種主要處理器類型中的兩種。中央處理器 (CPU) 是第三種類型。讓我們深入了解 GPU 和 FPGA 之間的主要區(qū)別、它們的優(yōu)勢、常見用例以及何時選擇其中一種。

什么是 FPGA？

FPGA是一種具有可編程硬件結(jié)構(gòu)的集成電路，允許將其重新配置為像另一個電路一樣運(yùn)行。由于其電路不是硬蝕刻的，因此可以靈活地適應(yīng)特定機(jī)器學(xué)習(xí)算法的需求。在人工智能的背景下，這為 FPGA 提供了巨大的優(yōu)勢，既可以支持大規(guī)模并行工作負(fù)載，又可以提高特定算法的性能。

在 GPU 和 FPGA 之間進(jìn)行選擇

GPU 和 FPGA 之間的主要區(qū)別在于，GPU 最初是為渲染視頻和圖形而設(shè)計的。它們能夠并行處理工作負(fù)載，因此在需要快速多次執(zhí)行相同工作負(fù)載的深度學(xué)習(xí)應(yīng)用中很受歡迎。例如，對于圖像識別任務(wù)，GPU 是自然選擇。

另一方面，F(xiàn)PGA 具有編程靈活性，可以用作 GPU、ASIC 或其他配置。它們可以針對特定算法進(jìn)行編程和優(yōu)化，這使得它們在通用硬件可能不夠用的場景中非常高效。

GPU 和并行處理能力

GPU 的最大優(yōu)勢在于其圖形渲染能力。從渲染高分辨率圖像和動畫到處理光線追蹤背后的復(fù)雜計算，它們非常適合與顯示器交互并處理渲染具有高分辨率和詳細(xì)紋理的場景所需的計算。

GPU 由多個核心組成，每個核心能夠同時執(zhí)行數(shù)千個數(shù)學(xué)運(yùn)算。這種并行架構(gòu)使 GPU 能夠比 CPU 更快地處理復(fù)雜的數(shù)學(xué)計算，例如矩陣乘法、傅里葉變換和其他線性代數(shù)運(yùn)算。

GPU 在市場上隨處可見。從游戲到加密挖礦再到 3D 建模，消費(fèi)者的選擇不勝枚舉。與通常需要特定配置且編程難度較大的 FPGA 不同，市場上的許多 GPU 都是預(yù)先配置好的，隨時可用。這種用戶友好的特性使它們可供廣泛的用戶和公司使用，確保它們?nèi)匀皇强萍夹袠I(yè)的熱門選擇。

FPGA 優(yōu)勢:定制硬件加速

FPGA 正在成為人工智能和高性能計算領(lǐng)域 GPU 的強(qiáng)大替代品。FPGA 最大的優(yōu)勢在于其可編程性。與具有固定設(shè)計的 GPU 不同，F(xiàn)PGA 可以重新編程以實(shí)現(xiàn)自定義邏輯和功能。這種可編程性使開發(fā)人員能夠調(diào)整硬件以滿足其應(yīng)用程序的特定要求。

FPGA 能夠改變內(nèi)部電路，因此成為原型設(shè)計和開發(fā)的絕佳選擇。工程師可以快速迭代，測試不同的硬件配置，直到找到解決問題的最有效方法。

FPGA 在延遲和功耗方面通常比 GPU 更出色，尤其是在針對某些任務(wù)進(jìn)行微調(diào)時。開發(fā)人員可以實(shí)現(xiàn)針對特定任務(wù)定制的硬件加速器，而這些任務(wù)可能不適合 GPU 的固定架構(gòu)。這使得 FPGA 能夠提供高度的靈活性，以微調(diào)硬件設(shè)計以最大限度地提高效率。當(dāng)然，圖形處理方面需要注意的是，高性能專用 GPU 將具有更好的性能和功耗。

常見用例:FPGA

1、加速高性能計算

定制硬件加速意味著 FPGA 非常適合用作 HPC 集群中推理的可編程加速器，非常適合訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

2、實(shí)時信號處理

FPGA 非常適合需要低延遲和實(shí)時信號處理的應(yīng)用，例如數(shù)字信號處理、雷達(dá)系統(tǒng)、軟件定義無線電和電信。

3、網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化

FPGA 非常適合從 CPU 卸載計算密集型任務(wù)，例如數(shù)據(jù)包處理、加密和壓縮，從而減少延遲并提高網(wǎng)絡(luò)吞吐量。

4、高頻交易

在交易中，幾微秒的差別可能決定了盈利數(shù)百萬美元還是虧損數(shù)百萬美元。高頻交易機(jī)器人使用 FPGA 實(shí)現(xiàn)自定義算法，以最小延遲執(zhí)行交易，從而提供競爭優(yōu)勢。

5、航空航天和國防應(yīng)用

FPGA 在航空航天和國防系統(tǒng)中非常有用和有益，它們使用定制硬件加速器進(jìn)行圖像和信號處理、加密和傳感器數(shù)據(jù)處理。

常見用例:GPU

除了游戲和渲染任務(wù)之外，以下還有其他典型的 GPU 用例:

1、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)

人工智能的普及很大程度上歸功于 GPU 的卓越處理能力。訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)涉及大量矩陣乘法和激活，而 GPU 可以非常高效地處理這些操作，從而大大縮短訓(xùn)練時間。

2、加密貨幣挖掘

以太坊等加密貨幣的挖礦涉及計算密集型加密操作，而 GPU 可以高效處理這些操作。多年來，基于 GPU 的挖礦設(shè)備占據(jù)了主導(dǎo)地位，然而，挖礦難度的變化、日益激烈的競爭和不斷上升的能源成本降低了利潤率，因此 GPU 挖礦的受歡迎程度已不如從前。

3、典型的高性能計算應(yīng)用

科學(xué)模擬、天氣預(yù)報和流體動力學(xué)模擬通常需要強(qiáng)大的計算能力。GPU 可提供必要的馬力來加速這些模擬并顯著縮短獲得結(jié)果的時間。

您可以將 FPGA 用作 GPU 嗎？

是的，可以將 FPGA 用作 GPU，但其中涉及一些重要的注意事項(xiàng)和挑戰(zhàn)。要將 FPGA 用作 GPU，您需要設(shè)計和實(shí)現(xiàn)一個硬件架構(gòu)來模擬或復(fù)制 GPU 的功能。這需要 FPGA 設(shè)計方面的豐富專業(yè)知識，以及對 GPU 架構(gòu)和并行處理技術(shù)的深入了解。

另外，請記住，雖然 FPGA 在特定任務(wù)上效率很高，但它們可能無法與現(xiàn)代 GPU 的原始計算能力和性能相媲美，尤其是對于圖形密集型應(yīng)用程序而言。FPGA 也可能耗電，而基于 FPGA 的 GPU 解決方案的功耗可能不如使用專用 GPU 那么好。

在 GPU 和 FPGA 之間進(jìn)行選擇是一項(xiàng)重要的決定，它取決于應(yīng)用的性質(zhì)、性能要求、功率限制和預(yù)算考慮。GPU 具有廣泛的適用性和成本效益，使其成為許多高性能計算任務(wù)的熱門選擇。另一方面，F(xiàn)PGA 為需要硬件加速和實(shí)時處理的特定應(yīng)用提供了高度可定制且節(jié)能的解決方案。

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