<strong id="bb56f2c3"></strong>


    <legend id="729c9a6c"></legend>


    <bdo id="edbeddf0"></bdo>
  1. <center id="55c3738e"></center>

      <noscript id="a336852f"></noscript>
      <code id="247e1fa3"></code>
      
        

      首页> 行业资讯> GPU对待FPGA更具优势,适应AI迅速变化需求

      GPU对待FPGA更具优势,适应AI迅速变化需求hot88,hot88官网

      来源: 2020/2/13 浏览量:3 关键词: fpga 芯片 电子元器件 AI

      在GTC19国会期间,NVIDIA 加紧计算产品管理总监Paresh Kharya对关于GPU对待FPGA的攻势的题目时回答表示,GPU在可编程上具备明显优势,总体开发时间更短。




      其它表示称目前做好一个FPGA,总体编程时间就要几个月,而且还要在软件层面对她进行编程。然而现在AI转移速度非常快,甚至更新是以分钟来计算的,之所以必须要在硬件端实现高度灵活的可编程。恰恰GPU是AI世界的专用芯片,其它的指令集是突出有优势的,是全可编程,并且是软件定义之。

      GPU的另一番优势在于架构向前兼容,如果未来需要采取新硬件,可以行使开发周期得到大大缩短,总体硬件可以随着软件不断创新适应,在硬件库中可直接进行更新。同时NVIDIA的阳台可以在其他设备上采取,包括台式机、笔记本、传感器、数据中心、竞争性和物联网。

      而在GTC19国会的主题演讲中,黄仁勋也不断强调了GPU在各种应用领域中相比于CPU的明白优势,例如阿里之重要性系统在GPU上跑,每秒可以做780先后询问,但是如果说用CPU,每秒只能做3先后询问;而在百度采用NVIDIA AI引进系统之显示来看,往昔对于百度庞大的客户潜在兴趣数据包的模子训练在CPU上成本高昂且速度慢,而GPU训练成本只有CPU的1/10,并且支持更大规模之模子训练。


      从一篇:没有了