科普：GPU和FPGA，有何异同

由 demi 提交于周四, 13 六月 2024 - 15:04

来源：内容由半导体行业观察（ID：icbank）编译自techspot，谢谢。

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图形处理单元 (GPU) 和现场可编程门阵列 (FPGA) 是用于成像和其他繁重计算的三种主要处理器类型中的两种。中央处理器 (CPU) 是第三种类型。让我们深入了解 GPU 和 FPGA 之间的主要区别、它们的优势、常见用例以及何时选择其中一种。

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什么是 FPGA？

FPGA（现场可编程门阵列）是一种具有可编程硬件结构的集成电路，允许将其重新配置为像另一个电路一样运行。由于其电路不是硬蚀刻的，因此可以灵活地适应特定机器学习算法的需求。在人工智能的背景下，这为 FPGA 提供了巨大的优势，既可以支持大规模并行工作负载，又可以提高特定算法的性能。

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在 GPU 和 FPGA 之间进行选择

GPU 和 FPGA 之间的主要区别在于，GPU 最初是为渲染视频和图形而设计的。它们能够并行处理工作负载，因此在需要快速多次执行相同工作负载的深度学习应用中很受欢迎。例如，对于图像识别任务，GPU 是自然选择。

另一方面，FPGA 具有编程灵活性，可以用作 GPU、ASIC 或其他配置。它们可以针对特定算法进行编程和优化，这使得它们在通用硬件可能不够用的场景中非常高效。

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GPU 和并行处理能力

GPU 的最大优势在于其图形渲染能力。从渲染高分辨率图像和动画到处理光线追踪背后的复杂计算，它们非常适合与显示器交互并处理渲染具有高分辨率和详细纹理的场景所需的计算。

GPU 由多个核心组成，每个核心能够同时执行数千个数学运算。这种并行架构使 GPU 能够比 CPU 更快地处理复杂的数学计算，例如矩阵乘法、傅里叶变换和其他线性代数运算。

GPU 在市场上随处可见。从游戏到加密挖矿再到 3D 建模，消费者的选择不胜枚举。与通常需要特定配置且编程难度较大的 FPGA 不同，市场上的许多 GPU 都是预先配置好的，随时可用。这种用户友好的特性使它们可供广泛的用户和公司使用，确保它们仍然是科技行业的热门选择。

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FPGA 优势：定制硬件加速

FPGA 正在成为人工智能和高性能计算领域 GPU 的强大替代品。FPGA 最大的优势在于其可编程性。与具有固定设计的 GPU 不同，FPGA 可以重新编程以实现自定义逻辑和功能。这种可编程性使开发人员能够调整硬件以满足其应用程序的特定要求。

FPGA 能够改变内部电路，因此成为原型设计和开发的绝佳选择。工程师可以快速迭代，测试不同的硬件配置，直到找到解决问题的最有效方法。

FPGA 在延迟和功耗方面通常比 GPU 更出色，尤其是在针对某些任务进行微调时。开发人员可以实现针对特定任务定制的硬件加速器，而这些任务可能不适合 GPU 的固定架构。这使得 FPGA 能够提供高度的灵活性，以微调硬件设计以最大限度地提高效率。当然，图形处理方面需要注意的是，高性能专用 GPU 将具有更好的性能和功耗。

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常见用例：FPGA

1、加速高性能计算 (HPC)

定制硬件加速意味着 FPGA 非常适合用作 HPC 集群中推理的可编程加速器，非常适合训练深度学习神经网络。

2、实时信号处理

FPGA 非常适合需要低延迟和实时信号处理的应用，例如数字信号处理、雷达系统、软件定义无线电和电信。

3、网络优化

FPGA 非常适合从 CPU 卸载计算密集型任务，例如数据包处理、加密和压缩，从而减少延迟并提高网络吞吐量。

4、高频交易

在交易中，几微秒的差别可能决定了盈利数百万美元还是亏损数百万美元。高频交易机器人使用 FPGA 实现自定义算法，以最小延迟执行交易，从而提供竞争优势。

5、航空航天和国防应用

FPGA 在航空航天和国防系统中非常有用和有益，它们使用定制硬件加速器进行图像和信号处理、加密和传感器数据处理。

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常见用例：GPU

除了游戏和渲染任务之外，以下还有其他典型的 GPU 用例：

1、机器学习和深度学习

人工智能的普及很大程度上归功于 GPU 的卓越处理能力。训练深度神经网络涉及大量矩阵乘法和激活，而 GPU 可以非常高效地处理这些操作，从而大大缩短训练时间。

2、加密货币挖掘

以太坊等加密货币的挖矿涉及计算密集型加密操作，而 GPU 可以高效处理这些操作。多年来，基于 GPU 的挖矿设备占据了主导地位，然而，挖矿难度的变化、日益激烈的竞争和不断上升的能源成本降低了利润率，因此 GPU 挖矿的受欢迎程度已不如从前。

3、典型的高性能计算应用

科学模拟、天气预报和流体动力学模拟通常需要强大的计算能力。GPU 可提供必要的马力来加速这些模拟并显著缩短获得结果的时间。

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您可以将 FPGA 用作 GPU 吗？

是的，可以将 FPGA 用作 GPU，但其中涉及一些重要的注意事项和挑战。要将 FPGA 用作 GPU，您需要设计和实现一个硬件架构来模拟或复制 GPU 的功能。这需要 FPGA 设计方面的丰富专业知识，以及对 GPU 架构和并行处理技术的深入了解。

另外，请记住，虽然 FPGA 在特定任务上效率很高，但它们可能无法与现代 GPU 的原始计算能力和性能相媲美，尤其是对于图形密集型应用程序而言。FPGA 也可能耗电，而基于 FPGA 的 GPU 解决方案的功耗可能不如使用专用 GPU 那么好。

在 GPU 和 FPGA 之间进行选择是一项重要的决定，它取决于应用的性质、性能要求、功率限制和预算考虑。GPU 具有广泛的适用性和成本效益，使其成为许多高性能计算任务的热门选择。另一方面，FPGA 为需要硬件加速和实时处理的特定应用提供了高度可定制且节能的解决方案。

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