从几个方面来介绍一下GPU和FPGA. 从峰值性能来说,GPU(10Tflops)远远高于FPGA(<1TFlops).GPU上面成千上万个core同时跑在GHz的频率上还是非常壮观的,最新的GPU峰值性能可达10TFlops以上.GPU的架构经过仔细设计(例如使用深度流水线,retiming等技巧),在电路实现上是基于标准单元库而在critical path上可以用手工定制电路,甚至在必要的情形下可以让半导体fab依据设计需求微调工艺制程,因此可以让许多core同时跑在非常高的频率.相对而言,…

人工智能包括三个要素:算法,计算和数据.人工智能算法目前最主流的是深度学习.计算所对应的硬件平台有:CPU.GPU.FPGA.ASIC.由于移动互联网的到来,用户每天产生大量的数据被入口应用收集:搜索.通讯.我们的QQ.微信业务,用户每天产生的图片数量都是数亿级别,如果我们把这些用户产生的数据看成矿藏的话,计算所对应的硬件平台看成挖掘机,挖掘机的挖掘效率就是各个计算硬件平台对比的标准. 最初深度学习算法的主要计算平台是 CPU,因为 CPU 通用性好,硬件框架已经很成熟,对于程序员来说非常友好.…

从明天起,开始整理java的基础知识,进行巩固学习. 今天呢,谈谈自己的一点想法.很多人不知道java怎么学,学什么,有的是直接在网上找一些视频来看,不懂的地方到处跑群里问,结果效果并不是太好,怎么办? 我也很纠结,自己也是这样过来的. 针对自学者或者在校生.我感觉最好的办法是去浏览各大招聘网站,看看Java工程师的招聘要求,就知道自己的差距了.然后出兴趣学习外,按照他们的要求去学.当然前提是在网站或者学过基础之后.我就是这样过来的,目前感觉还好. 唉,看来是自己真的不适合写作,本来一肚子的东西…

王玉伟,腾讯TEG架构平台部平台开发中心基础研发组资深工程师,专注于为数据中心提供高效的异构加速云解决方案.目前,FPGA已在腾讯海量图片处理以及检测领域已规模上线. 随着互联网用户的快速增长,数据体量的急剧膨胀,数据中心对计算的需求也在迅猛上涨.诸如深度学习在线预测.直播中的视频转码.图片压缩解压缩以及HTTPS加密等各类应用对计算的需求已远远超出了传统CPU处理器的能力所及.摩尔定律失效的今天,关注"新"成员(GPU\FPGA\ASIC)为数据中心带来的体系架构变革,为业务配上一台…

最近FPGA又频频被各AI领域的巨头看好,比如微软.百度.科大讯飞都对FPGA应用前景有所期待.那么如果让你选择FPGA作为AI计算系统的主力军,你会有什么样的顾虑? 这几天,已经退役的AlphaGo又强行刷了一波头条,不是又跟哪位世界高手对决,而是"新狗"通过无监督式学习,仅用3天时间就战胜了李世石版的AlphaGo,然后用了21天时间战胜了柯洁版本AlphaGo.AlphaGo让我们真真切切地看到了AI计算的强大. 目前,在AI计算平台使用最广泛的两种加速部件是GPU和FPGA.G…

购买显卡主要关注:显存.带宽和浮点运算数量   GPU :图形处理器(英语:Graphics Processing Unit,缩写:GPU),又称显示核心.视觉处理器.显示芯片,是一种专门在个人电脑.工作站.游戏机和一些移动设备(如平板电脑.智能手机等)上图像运算工作的微处理器. 用途是将计算机系统所需要的显示信息进行转换驱动,并向显示器提供行扫描信号,控制显示器的正确显示,是连接显示器和个人电脑主板的重要元件,也是“人机对话”的重要设备之一.显卡作为电脑主机里的一个重要组成部分,承担输出显示图…

古语云:知己知彼,百战不殆.那么既然选择了FPGA之路,欲练此功,必先-- 必先了解清楚,FPGA的特点,FPGA善于/不善于解决什么类型问题,以及FPGA应用的方向,FPGA学习的要素等等. 一.FPGA的特点 理论上,通用MCU/CPU和数字ASIC能够做的事,FPGA都能做,甚至可以利用FPGA内部资源实现一个CPU,也即是通常所说"软核".但这几个既然能够共存,实际上都有各自适合和不适合的领域.CPU/MCU为通用任务设计,能够胜任大量常规的控制.计算任务,但是对一些特殊的任务…

如今大数据和机器学习已经有了很大的结合,在机器学习里面,因为计算迭代的时间可能会很长,开发人员一般会选择使用 GPU.FPGA 或 TPU 来加速计算.在 Apache Hadoop 3.1 版本里面已经开始内置原生支持 GPU 和 FPGA 了.作为通用计算引擎的 Spark 肯定也不甘落后,来自 Databricks.NVIDIA.Google 以及阿里巴巴的工程师们正在为 Apache Spark 添加原生的 GPU 调度支持,该方案填补了 Spark 在 GPU 资源的任务调度方面的空白…

转, 来源: http://www.sohu.com/a/204640373_740053 可编程的“万能芯片” FPGA——现场可编程门阵列,是指一切通过软件手段更改.配置器件内部连接结构和逻辑单元,完成既定设计功能的数字集成电路. 一.FPGA简介 FPGA(Field Programmable Gate Array)于1985年由xilinx创始人之一Ross Freeman发明,虽然有其他公司宣称自己最先发明可编程逻辑器件PLD,但是真正意义上的第一颗FPGA芯片XC2064为xilin…

Intel 2018架构日详解:新CPU&新GPU齐公布 牙膏时代有望明年结束 北京时间12月12日晚,Intel在圣克拉拉举办了架构日活动.在五个小时的演讲中,Intel揭开了2021年CPU架构路线图.下一代核心显卡.图形业务的未来.全新3D封装技术,甚至部分2019年处理器新架构的面纱. 访问购买页面: 英特尔旗舰店 姗姗来迟的消费级CPU路线图 近一段时间以来,业界一直非常期待看到Intel未来的架构路线图,但自Skylake以来却一直处于犹抱琵琶半遮面的状态.最近几个月Intel简单公…

有人认为,除了人才短缺.开发难度较大,相比未来的批量化量产的ASIC芯片,FPGA在成本.性能.功耗方面仍有很多不足.这是否意味着,在ASIC大爆发之际,FPGA将沦为其“过渡”品的命运? 安路科技市场与应用部副总经理陈利光表示,上面这几大难题肯定有突破的空间,从成本来看,其主要受到技术和市场两大因素的影响.一方面,高端FPGA只有两家公司能提供,市场有效竞争不足,导致成本较高.未来随着国产高端FPGA加入,成本将会逐步降低.另一方面,FPGA芯片中大量面积是完成信号互联的,而逻辑单元架构也使得…

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文由columneditor 发表于云+社区专栏 作者介绍:章恒--腾讯云FPGA专家,目前在腾讯架构平台部负责FPGA云的研发工作,探索FPGA加速数据中心的应用,包括:图像处理.深度学习.SDN等. 为了进一步加速云计算的创新发展.建立云计算信任体系.规范云计算行业.促进市场发展.提升产业技术和服务水平,由中国信息通信研究院.中国通信标准化协会主办的"2018可信云大会"于2018年8月14日-8月15日在北京国际会议中…

我们知道,相对于专业的ASIC,FPGA有上市时间和成本上的优势.另外,在大多数情况下,FPGA执行某些功能较之CPU上的软件操作更高效.这就是为什么我们认为它不但会运用在数据中心的服务器.交换器.存储层的各个角落,并且具有加速整个工作流程的功能. 然而我们不能过分乐观,尤其是在2015年12月,Intel以167亿美元收购了FPGA生产商Altera之后. 在2014年年底,当时还处于独立的Altera公司高层盯上了基于CPU+FPGA的数据中心并行计算的发展前景——这个当时价值大约10亿美元…

用AI防鲨鱼.用AI学写中国书法.用AI预测人类死亡时间.用AI审判罪犯……在人工智能方兴未艾的今天,越来越廉价和普及的AI领域真的是什么都不值钱,除了想象力.那在这无所不能的AI盛世,一定没道理让算力限制我们的想象力,更没道理让算力限制了我们的生产力. 从CPU到CPU+,从+GPU到+FPGA 随着通用处理器(CPU)的摩尔定律已入暮年,从美国的微软.亚马逊到中国的BAT.华为,几乎所有的互联网巨头们都在补充他们的标准服务器芯片——CPU,使用可替代的硅来追赶在人工智能领域的急速变化.201…

在使用FPGA过程中,通常需要对资源做出评估,下面简单谈谈如何评估FPGA的资源. FF和LUT的数目: 这个在写出具体代码之前,初学者通常没法估算,但资深FPGA工程师会估算出一个数量级.通常的做法是系统架构划分好后可以复用的模块根据以前设计中的资源消耗数来估,新的模块写完代码后估. RAM: 这块在实现架构定好后,基本能准确地估出来,各个模块需要用到几个FIFO,几个RAM,最终整个系统的RAM数量可以确定.前提是所有功能的实现方式设计好. 乘法器: 这个与上面RAM的估法一致. 锁相环,时…

GPU 编程可以称为异构编程,最近由于机器学习的火热,很多模型越来越依赖于GPU来进行加速运算,所以异构计算的位置越来越重要:异构编程,主要是指CPU+GPU或者CPU+其他设备(FPGA等)协同计算.当前的计算模型中,CPU主要用来进行通用计算,其更多的是注重控制,我们可以通过GPU和FPGA等做专用的计算. CPU负责逻辑性强的事物处理和串行计算,GPU则专注于执行高度线程化的并行处理任务(大规模计算任务) 编程框架: C++ AMP:Accelerator Massive Parallel…

目录 简介 GPU驱动 Nvidia-docker Nvidia-device-plugin 在Kubernetes上运行GPU应用 附录 简介 伴随着人工智能技术的发展,机器学习的应用场景越来越广泛 深度学习的实现,需要多种技术进行支撑,比如服务器.GPU.集群.集群管理调度软件.深度学习框架.深度学习的具体应用等 随着Kubernetes的兴起,越来越多的训练任务也都直接运行在Kubernetes之上,这些基于GPU的应用也为Kubernetes的应用管理带了一定的挑战 我也一直在致力于推动…

GPU计算的目的即是计算加速.相比于CPU,其具有以下三个方面的优势: l  并行度高:GPU的Core数远远多于CPU(如G100 GPU有240个Cores),从而GPU的任务并发度也远高于CPU: l  内存带宽高:GPU的内存系统带宽几十倍高于CPU,如CPU (DDR-400)带宽是3.2GB/秒,而GPU内存系统带宽可达147.1GB/秒: l  运行速度快:GPU在浮点运算速度上较之CPU也具有绝对优势,如对于一般的硬件,CPU(Intel Core 2 Quad Q8200)是…

CPU/GPU/TPU/NPU...XPU都是什么意思? 现在这年代,技术日新月异,物联网.人工智能.深度学习等概念遍地开花,各类芯片名词GPU, TPU, NPU,DPU层出不穷......都是什么鬼?与CPU又是什么关系? HW发布了新款Mate 手机,里面有个叫什么NPU的,听起来很厉害,这是什么东西啊?就是人工智能处理器. 什么是人工智能处理器?和CPU有啥区别?和GPU有啥区别?不都带个PU吗? 本文通俗易懂的科普一下这些所谓的"XPU"! CPU CPU( Central…

FPGA最全科普总结   FPGA 是可以先购买再设计的"万能"芯片.FPGA (Field Programmable Gate Array)现场可编程门阵列,是在硅片上预先设计实现的具有可编程特性的集成电路,它能够按照设计人员的需求配置为指定的电路结构,让客户不必依赖由芯片制造商设计和制造的 ASIC 芯片.广泛应用在原型验证.通信.汽车电子.工业控制.航空航天.数据中心等领域. Altera LUT4 架构 FPGA 硬件三大指标:制程.门级数及 SERDES 速率,配套 EDA…

在未来我们还需要纯C++开发模式么? 随着C++11的诞生,C++已经越来越臃肿,从03的时候就觉得C++实在是太复杂了.以一个合格C++程序员的标准来简单的来说3-5年略有小成,5-8年才可以说自己是个合格的C++程序员,10年以上才敢到处和别人说自己精通C++,不至于被某人用个很bt的问题问倒.C++程序员的培养成本太高了. 随着技术的发展与进步,还有产品的复杂性,导致了开发开始走了多样性,谁都想更快的开发速度,更好的质量.于是混合开发已经是不少公司采用的方案了.使用python,ruby,…

人工智能大师访谈 by 吴恩达 吴恩达采访 Geoffery Hinton Geoffery Hinton主要观点:要阅读文献,但不要读太多,绝对不要停止编程. Geoffrey Hinton:谢谢你的邀请 吴恩达:我想你是至今为止整个地球上发明最多深度学习核心理念的人,很多人都称呼你为"深度学习教父",尽管我是直到和你聊了几分钟之后才发现我是第一个这样称呼你的人, 对此我深感荣幸不过我想问的是,许多人把你看作传奇,我更想知道一些传奇背后的私人故事,所以你是怎样在很久之前就投身于人工智…

Hello TVM  发表于 2019-06-29 TVM 是什么?A compiler stack,graph level / operator level optimization,目的是(不同框架的)深度学习模型在不同硬件平台上提高 performance (我要更快!) TVM, a compiler that takes a high-level specification of a deep learning program from existing frameworks and…

单集群10万节点 走进腾讯云分布式调度系统VStation https://www.sohu.com/a/227223696_355140 2018-04-04 08:18 云计算并非无中生有的概念,它将普通的单台 PC计算能力通过分布式调度软件连接起来.其最核心的问题是如何把一百台.一千台.一万台机器高效地组织起来,灵活进行任务调度和管理,从而像使用单台机器一样方便地使用多台机器.目前,业界已存在多种分布式调度实现方案,比较知名的有 Hadoop YARN.Mesos.Google Borg…

作者 | 不瞋 导读:Serverless 是如何产生的?当前有哪些落地场景?Serverless 的未来又将如何?本文分享了阿里云高级技术专家不瞋对于 Serverless 的看法,回顾其发展历程,并对 Serverless 的发展趋势做出预测. 源起 回望整个计算机技术发展史,我们会发现 "抽象.解耦.集成" 的主题贯穿其中.产业每一次的抽象.解耦.集成,都将创新推向新的高度,也催生出庞大的市场和新的商业模式. 大型机时代,硬件和软件都是定制化的,使用专有的硬件.操作系统和应用软件…

2012 年,云基础设施服务提供商 Iron.io 的副总裁 Ken 谈到软件开发行业的未来,首次提出了 Serverless 的概念,为云中运行的应用程序描述了一种全新的系统体系架构.此后,以 AWS 为代表的云服务厂商将 Serverless 概念逐步落地,陆续推出了基于 Serverless 的 FaaS(函数即服务)产品.经过几年的发展,Serverless 架构已被业内认为是引领云原生下一个十年的发展潮流. 据 Gartner 报告,2020 年全球已有 20% 的企业采用 Serve…

前言 之前给大家分享过opencv在jetson nano 2gb和ubuntu设备中使用并且展示了一些人脸识别等的小demo.但是对于图像处理,使用gpu加速是很常见 .(以下概念介绍内容来自百科和网络其他博主文章) GPU介绍(从GPU诞生之日起,GPU的设计逻辑与CPU的设计逻辑相差很多.GPU从诞生之日起,它的定位是3D图形渲染设备.在设计GPU时从其功能出发,把更多的晶体管用于数据处理.这使得GPU相比CPU有更强的单精度浮点运算能力.人们为了充分利用GPU的性能,使用了很多方法.这)…

说明 看这本书的时候,总感觉怪怪的. 因为在地铁上看完的,作者书中基本都是他自己工作中遇到的问题和坑,虽说这样会让人感觉找到了解决方案,可以再进行深入的研究,可是某些地方介绍的有点片面,仅仅是引用部分博客就以偏概全了.还有可能是涉及的内容大部分都是我自己已经踩过的坑,所以觉得学到的东西不太多. 再说说值得一看的地方吧,首先也如前面提到的,书中内容基本都是作者工作之谈,所以有很实用的内容,推荐阅读章节: App竞品技术分析 个人认为这是本书的精华,很少看到有人愿意这样详尽的介绍自己的"机密&quo…

人工智能深度学习Caffe框架介绍,优秀的深度学习架构 在深度学习领域,Caffe框架是人们无法绕过的一座山.这不仅是因为它无论在结构.性能上,还是在代码质量上,都称得上一款十分出色的开源框架.更重要的是,它将深度学习的每一个细节都原原本本地展现出来,大大降低了人们学习研究和开发的难度. 一.从Caffe的开发中了解到的用户需求:深度学习的框架总会不断改变,Caffe也会有被新框架代替的一天.但是在开发Caffe的过程中,贾扬清发现大家喜欢的框架其实有着很多相似的地方,这些闪光点拥有很长的生命周…

http://www.infoq.com/cn/articles/how-to-design-a-good-restful-api/ REST架构风格最初由Roy T. Fielding(HTTP/1.1协议专家组负责人)在其2000年的博士学位论文中提出.HTTP就是该架构风格的一个典型应用.从其诞生之日开始,它就因其可扩展性和简单性受到越来越多的架构师和开发者们的青睐.它必将得到更大的发展.一方面,随着云计算和移动计算的兴起,许多企业愿意在互联网上共享自己的数据.功能:另一方面,在企业中,R…