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[论坛活动] 人工智能到底用 GPU?还是用 FPGA?
  2302 技术宅拯救世界  发表于
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我思故我在 亮出你的观点
自从类神经网络算法可以用强大的运算能力加以模拟之后,强人工智能才开始出现。
即便如此,以目前 CPU 的运算能力来讲,模拟类神经网络算法的代价非常之大,于是有人想到了用 GPU 和 FPGA。
有人说 GPU 好用;有人说 FPGA 灵活可编程;
有人说 GPU 运算能力强,适合对人工智能进行“训练”;有人说做“推断”还得靠 FPGA …
作为程序员,您会更倾向于用哪一种方案?
2017-8-23 15:42:16   评论
4 个讨论
有一个比喻打得很恰当,CPU就像大学里一位德高望重的老教授,积分微分啥都会算,但毕竟它只有一个人,当计算任务太重的时候也会被累趴下,而FPGA这样的结构,就像是整个小学里所有小学生组成的队列,每个人都只会算简单的加减乘除,但有些量大但不复杂的运算任务交给他们就是会比较快。具体表现在性能上,很明显的一点就是一般的CPU只能同时处理4到8个指令,而不算太差的只要FPGA优化得当,可以同时处理256个甚至更多的指令。其实GPU的设计思路同FPGA类似,都是为了处理大量简单重复的运算而出现的设备。但GPU的性能强悍的同时耗能也很高,而FPGA因为编程和优化都是直接在硬件层面进行的,能耗会低很多。 FPGA相对于CPU和GPU,在进行感知处理等简单重复的任务的时候的优势很明显,按照现在的趋势发展下去,FPGA或许会在未来取代机器人开发中GPU的工作。因为FPGA和GPU虽然都精于大量的重复运算,但FPGA的能耗会远低于GPU。所以我觉得会替代GPU。
就任务计算而言,在针对密集型任务时,FPGA能够表现出相当于GPU的吞吐量,相当于ASIC的时延和功耗,吞吐量表现方面,GPU接近于10T,FPGA也接近于10T,ASIC也接近于10T,三者不相上下,在时延方面,GPU为接近1ms,FPGA和ASIC都接近于1us,不相上下,在功耗方便,GPU明显高于FPGA(~30w)为~300W。灵活性方面GPU和FPGA都是比较高的。在通信密集型任务方面,GPU和FPGA吞吐量差不多,皆能表现出接近于200M,时延方面GPU就明显落后于FPGA了,GPU为~1ms,FPGA为~1us,功耗方面GPU为~300W,而FPGA为~30W,在灵活性方面,两者都是比较高的。
2017-8-23 15:43:40 评论

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FPGA对GPU的潜力在于其计算速度与GPU不相上下,却在成本和功耗上对GPU有着显著优势。FPGA 可以开发出为机器学习算法专用的架构,但是 FPGA 本身的峰值性能较 GPU 要差很多。但是从灵活性来说,FPGA 远好于 GPU。作为一个想要推向市场的商品来说,FPGA最需要克服,也是最容易克服的问题是普及程度。FPGA 和 GPU 哪个跑机器学习算法更强(平均性能更好),完全取决于 FPGA 架构优化能否弥补峰值性能的劣势。
我在搞FPGA,对于GPU还不是很了解,就功耗方面,虽然现在的GPU比较高,但这都是技术问题,以后可能出现新的材料就不好说了。GPU 适合对人工智能进行“训练”,我认为这个就是厉害了。
2017-9-14 13:30:19 评论

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