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1. 异构计算平台定义和特性
1. FPGA 和 GPU 架构比较
1. 可编程逻辑器件在异构平台中的作用
1. 异构平台的编程模型与挑战
1. 异构平台在高性能计算中的应用
1. 实时处理中的异构计算平台
1. 云计算环境下的异构平台
1. 异构计算平台的未来发展趋势
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FPGA 和 GPU 架构比较
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FPGA 和 GPU 架构比较
* FPGA具有更高的可编程性,允许用户定制硬件逻辑和数据路径,实现可重新配置
和可扩展的解决方案。
* GPU通常具有固定的功能管道,尽管近年来引入了有限的 programmability,但
其可编程性比FPGA要低。
计算能力
* GPU专注于大规模并行计算,具有大量CUDA核心或流多处理器,非常适合处理
大量数据并行任务。
* FPGA具有更灵活的计算架构,结合了可配置逻辑,可实现自定义计算引擎,在特
定应用中提供更高的性能效率。
可编程性
FPGA 和 GPU 架构比较
* FPGA通常具有片上内存(BRAM)和外部内存接口,提供灵活的内存访问方案和
低延迟。
* GPU具有大容量片外显存(VRAM),通过高速总线连接,适合存储大量数据和
快速访问。
能效
* 由于可配置性和定制化,FPGA可以在保持低功耗的同时优化性能。
* GPU的并行架构和高时钟频率会导致更高的功耗,尤其是在处理大型数据集时。
内存架构
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