深入理解CPU和异构计算芯片GPU/FPGA/ASIC （上篇）

最新推荐文章于 2025-11-17 09:38:27 发布
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#英特尔 #异构计算 #芯片 #cpu #操作系统

随着数据量的爆发式增长，CPU已无法满足计算需求，异构计算成为新趋势。本文探讨异构计算的重要性，介绍了评判计算平台的标准，并以深度学习为例，对比了CPU、GPU、FPGA、ASIC在芯片计算性能上的差异。

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，为业务配上一台动力十足的发动机。

1 异构计算：WHY

明明CPU用的好好的，为什么我们要考虑异构计算芯片呢？

最低0.47元/天 解锁文章
手把手教你玩转CPU微架构--第七章：微架构的“前沿战场”——RISC-V、异构计算与能效革命7.2 异构计算新趋势：CPU+GPU/FPGA/TPU的协同设计（如苹果M系列的“统一内存架构”）
MHD0815的博客
08-15 61
随着Chiplet技术和RISC-V生态的成熟，异构计算将从云端向边缘全面渗透，成为算力革命的核心引擎。7.2 异构计算新趋势：CPU+GPU/FPGA/TPU的协同设计（如苹果M系列的“统一内存架构”）异构计算通过整合CPU、GPU、FPGA、TPU等不同计算单元，实现​。​，重新定义了异构计算的效率边界。苹果M系列的统一内存架构通过​。​的重要性，未来异构计算将向​。
通俗易懂讲解CPU、GPU、FPGA的特点
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大家可以简单的将CPU理解为学识渊博的教授，什么都精通；而GPU则是一堆小学生，只会简单的算数运算。可即使教授再神通广大，也不能一秒钟内计算出500次加减法。因此，对简单重复的计算来说，单单一个教授敌不过数量众多的小学生。在进行简单的算数运算这件事上，500个小学生（并发）可以轻而易举打败教授。可以看到，CPU和GPU的最大不同在于架构。CPU适用于广泛的应用场景（学识渊博），可以执行任意程序；而GPU则专为多任务而生，并发能力强。具体来讲，就是多核，一般的CPU有2核、4核、8核等；
深入理解CPU和异构计算芯片GPU/FPGA/ASIC （下篇）
Qcloud_KID的博客
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3.2.1 CPU计算能力分析 这里CPU计算能力用Intel的Haswell架构进行分析，Haswell架构上计算单元有2个FMA(fused multiply-add)，每个FMA可以对256bit数据在一个时钟周期中做一次乘运算和一次加运算，所以对应32bit单精度浮点计算能力为：(256bit/32bit) 2(FMA) 2(乘和加) = 32 SP FLOPs/cycle，即每个时
AI算力芯片（ASIC/GPGPU/XPU）之以太网测试用例支持（400G 56G PAM4 & 800G 112G PAM4 SerDes、QP、RDMA、PFC、DCQCN、NCCL通信库）
专注有线以太网性能测试--丹麦信雅纳网络（Xena Networks）
03-25 2901
针对AI算力的测试场景，关于400G 800G高速以太网的测试用例支持整理。包含了以太网的L23层性能测试，即吞吐量，延迟抖动，丢包率测试，和以太网的损伤仿真负面压力测试，即故意制造模拟现网中存在的丢包，多包，误码，拥塞的场景，RDMA，RoCEv2的同学场景仿真测试验证，即PFC，DCQCN，NCCL通信库。
什么是ASIC芯片：全面了解专用集成电路
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m0_59601332的博客
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什么是ASIC？专用集成电路（ASIC）是一种为专门应用而设计的集成电路，与微处理器和内存芯片等适用于多种应用并大规模生产的通用集成电路截然不同。从汽车、飞机到智能手机和家用电器，几乎所有电子设备中都能看到ASIC的身影。ASIC的核心在于通过定制化设计实现特定功能的最大化效率。这种效率可以体现在功耗、性能、成本或三者的结合上。通过针对特定功能设计ASIC，可以优化其结构，从而在该功能上实现最优表现。与使用通用集成电路相比，这种精准设计往往能带来显著的效率提升。
gRPC在CPU-FPGA异构系统上的应用与展望
walkertc的博客
12-24 1533
网络程序设计期末大作业
异构计算，GPU、FPGA、ASIC芯片将三分天下
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10月11-14日，为期四天的2017杭州云栖大会（门票火热抢购中！）将再度在杭州云栖小镇起航，作为全球最具影响力的科技展会之一，本届大会将有不少阿里集团专家以及各企业行业领袖的精彩演讲，优快云授权转载了云栖大会嘉宾的专访内容。今天分享的嘉宾，是来自阿里云虚拟化平台负责人张献涛，他将在10月的云栖大会上分享他对异构计算领域的理解以及未来趋势的解读。在IT界，异构计算并不是一个新兴的词。近十年来，...
人工智能GPU/FPGA/ASIC/类脑芯片优势分析
weixin_33834075的博客
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人工智能如果按照架构进行划分，有三个重要元素：数据、算法和算例，其中算例就是芯片，算例是基础，算法是核心，数据是保障。先看人工智能的定义，从广义上讲只要能够运行人工智能算法的芯片都叫人工智能芯片。嵌入式开发 为了进行大数据处理，当前的方案一般采用高性能的处理器辅助MCU进行计算，但是随着摩尔定律时间周期拉长，处理器上可集成的器件数量会达到极限，而数据量还...
CPU和异构计算芯片GPU/FPGA/ASIC基础教程
07-11
在这样的背景下，异构计算架构应运而生，它通常包括CPU、GPU、FPGA和ASIC这四种计算芯片。异构计算指的是在同一个系统中使用不同类型的处理器，以期提升整体的计算性能。异构计算的核心优势在于能够利用各类芯片的...
适用于异构芯片(CPU,ASIC,DSP,FPGA,GPU/GPGPU)的软件并行技术
tugouxp的专栏
11-14 7165
最后，这么多的并行计算方式，各有千秋，犹如八仙过海，各显神通，在哪里可以一睹他们的风采？无疑机器学习领域是其主战场。
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2503_91556184的博客
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基于CPU + FPGA + 交换芯片的异构计算硬件平台架构方案，适用于如边缘计算网关、智能交换设备、工业网络平台、安全处理器等高性能网络场景。
FPGA异构计算架构对比分析
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FPGA异构计算架构对比分析 ▌本文来源：智能计算芯世界（已授权） AI芯片主要分为CPU 、GPU、FPGA以及ASIC。其中以CPU、GPU、FPGA、ASIC的顺序，通用性逐渐减低，但运算效率逐步提高。 FPGA，即现场可编程门阵列，它是在PAL、GAL、CPLD等可编程器件癿基础上进一步发展的产物。 为解决能耗限制，无法使处理器核心同时运作，及性能提升有限的问题，业界提出的另一个方案就是采用“定制计算”，也就是为特定的工作场景和负载优化硬件设计。FPGA（“现场可编程逻辑阵列”）应运
【转】FPGA+CPU：并行处理大行其道
weixin_30416871的博客
10-26 313
深亚微米时代，传统材料、结构乃至工艺都在趋于极限状态，摩尔定律也已有些捉襟见肘。而步入深亚纳米时代，晶体管的尺寸就将接近单个原子，无法再往下缩减。传统ASIC和ASSP设计不可避免地遭遇了诸如设计流程复杂、生产良率降低、设计周期过长，研发制造费用剧增等难题，从某种程度上大大放缓了摩尔定律的延续。 显而易见的是，在巨额的流片成本面前，很多中小规模公司不得不改变策略，更多的转向FPGA的开发和设计。...
FPGA 2 ，FPGA与CPU GPU APU DSP NPU TPU 之间的关系与区别
NorthCity Smile的博客（NcSmile，博主域名：https://ncmile.blog.youkuaiyun.com）
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⭐FPGA与CPU GPU APU NPU TPU DSP这些不同类型的处理器，可以被统称为"处理器"或者"加速器"。它们在计算机硬件系统中承担着核心的计算和处理任务，可以说是系统的"大脑"和"加速引擎"。这些处理器单元都是计算机系统中的关键组件，它们扮演着不同的角色，为计算机系统提供各种计算和处理能力。
FPGA+CPU架构的自动驾驶平台性能分析
m0_45190660的博客
07-18 717
由于在自动驾驶领域需要对传感器的数据作大量的基于深度内神经网络的复杂运算，GPU和FPGA被不约而同地用来作为对CPU的一种加速器被使用。这样做不仅可以提高计算性能，并且可以大幅度地降低能耗。FPGA+CPU架构的自动驾驶平台凭借其灵活性高效率低能耗等特点，正越来越多地被一大批拥有技术实力的公司使用，比如Waymo,百度，福特，通用等。在这里本文试图探讨如何对FPGA+CPU自动驾驶平台的性能进行估计，目的是希望帮助开发者在选择FPGA+CPU自动驾驶系统平台时初步掌握一种对系统性能的评估方法。
FPGA研发（2） FPGA和他那些小伙伴们 （一） 架构组成。
lizf477的专栏
07-05 2172
FPGA是个什么玩意（2） 器件的选型
暴雨讲堂|AI算力芯片王者GPGPU是什么？
BAOYUCompany的博客
11-09 620
它支持多种设备和架构，提供了灵活的编程接口。为了减少与内存进行数据互换而造成信号延迟，CPU上使用了大量的片用来作为缓存，从而实现内存访问延迟几乎为0，相比之下，负责运算的算数逻辑单（ALU）就只占了极少的一部分，这就导致了它在处理并行计算的时候显得有些捉襟见肘，而GPU里面，单核运算处理性能稍差，控制逻辑简单且省去Cache（缓存），但ALU占比巨大，因而它可以用来处理高强度的横向图形计算，提升并行计算效率。但是，GPGPU每个核心拥有的缓存相对较小，核心的逻辑功能简单，只能执行有限种类的逻辑运算操作。
异构处理器，SIMD
羞羞滴小朋友
10-17 3038
什么是异构多核处理器？ 简单地说异构多核处理器指的是在CPU里集成了 CPU与【其他模块】一起同步工作，【也就是说 一块cpu 里不单有 CPU运算模块 还有其他运算模块 例如 GPU，FPGA，DSP等等。 明明CPU用的好好的，为什么我们要考虑异构计算芯片呢？ 1 异构计算：WHY 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...
创龙带您解密TI、Xilinx异构多核SoC处理器核间通讯
Tronlong_的博客
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一、什么是异构多核SoC处理器 顾名思义，单颗芯片内集成多个不同架构处理单元核心的SoC处理器，我们称之为异构多核SoC处理器，比如： TI的OMAP-L138（DSP C674x + ARM9）、AM5708（DSP C66x + ARM Cortex-A15）SoC处理器等； Xilinx的ZYNQ（ARM Cortex-A9 + Artix-7/Kintex-7可编程逻辑架构）SoC处...
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