异构计算芯片
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GPU
FPGA
ASIC 易用性
FPGA vs. ASIC
Thank You！
异构计算之“全家福”
异构计算产生的背景
深度学习、 视频转码、 图片压ห้องสมุดไป่ตู้解压缩、 HTTPS加密 ……
计 算 需 求 摩 尔 定 律
人类日益增长的计算需要 和 不平衡不充分的CPU发展 之间的矛盾！
CPU、GPU、FPGA比较
晶体管效率 CPU 神经网络的基本结构
浮点计算能力 CPU/E5-2680V4 GPU/Tesla M40 FPGA/V7-690T 1.08T FLOPs/s 7.00T FLOPs/s 1.80T FLOPs/s 成本 10K 30K 10K 功耗 120W 250W 30W 备注 增加CPU核数、提高CPU频率、增加计算单元个数 算法本身的串行处理会导致GPU浮点计算能力的显著降低 低功耗，高性能，低延时