Perbedaan antara GPU dan FPGA

Kemajuan cepat dalam teknologi VLSI selama beberapa dekade terakhir telah memungkinkan pembuatan miliaran transistor pada satu chip. Kemajuan teknologi ini telah menyebabkan desain dan pengembangan perangkat keras yang lebih cepat dan hemat energi. Laju jam yang meningkat pesat dan bandwidth memori yang lebih tinggi menghasilkan peningkatan kinerja. Dan peningkatan dalam kinerja inti tunggal dari prosesor tujuan umum telah berkurang karena penurunan tingkat peningkatan frekuensi operasi. Dua alasan utama untuk itu adalah peningkatan kesenjangan antara kecepatan prosesor dan memori, dan keterbatasan catu daya. Untuk menyelesaikan masalah ini, industri mikroprosesor beralih ke prosesor multi-core. Alternatif lain yang layak datang ke gambar selain prosesor multi-core untuk mengatasi kemacetan seperti itu, termasuk IC yang dirancang khusus dan FPGA yang dapat diprogram ulang, dan GPU juga. Jadi, apa yang Anda sukai untuk persyaratan komputasi Anda - GPU atau FPGA?

Apa itu GPU?

Unit pemrosesan grafis (GPU), lebih dikenal sebagai kartu grafis atau kartu video, adalah prosesor grafis untuk menangani informasi grafis untuk di -output pada tampilan. GPU adalah prosesor khusus yang awalnya dirancang untuk melayani kebutuhan untuk mempercepat rendering grafik, terutama untuk meningkatkan kinerja grafik game di komputer. Faktanya, sebagian besar GPU konsumen didedikasikan untuk mencapai kinerja grafik yang unggul dan visual untuk memungkinkan gameplay seperti kehidupan. Tapi GPU saat ini lebih dari sekadar komputer pribadi di mana mereka pertama kali muncul.

Sebelum munculnya GPU, komputasi tujuan umum, seperti yang kita ketahui, hanya mungkin dengan CPU, yang merupakan unit pemrosesan arus utama pertama yang diproduksi untuk penggunaan konsumen dan untuk komputasi lanjutan. Komputasi GPU telah secara dramatis berevolusi selama beberapa dekade terakhir untuk menemukan penggunaan ekstensif dalam penelitian seputar pembelajaran mesin, AI dan pembelajaran mendalam. GPU telah naik level dengan pengenalan API GPU seperti Compute Unified Device Architecture (CUDA), yang membuka jalan menuju pengembangan perpustakaan untuk jaringan saraf yang dalam.

Apa itu FPGA?

Field Programmable Gate Array (FPGA) adalah binatang yang sama sekali berbeda yang membawa kinerja komputasi GPU ke tingkat yang sama sekali baru, menawarkan kinerja yang unggul dalam aplikasi dalam jaringan saraf dalam (DNNS) sambil menunjukkan peningkatan konsumsi daya yang lebih baik. FPGA awalnya digunakan untuk menghubungkan komponen elektronik bersama -sama, seperti pengontrol bus atau prosesor, tetapi seiring waktu, lanskap aplikasi mereka telah berubah secara dramatis. FPGA adalah perangkat semikonduktor yang dapat diprogram secara elektronik untuk menjadi segala jenis sirkuit atau sistem digital. FPGA menawarkan fleksibilitas yang lebih baik dan kemampuan prototipe cepat dibandingkan dengan desain khusus. Altera Corporation yang berbasis di San Jose, California adalah salah satu produsen FPGA terbesar dan pada 2015, perusahaan diakuisisi oleh Intel. Ini sangat berbeda dari perangkat keras berbasis instruksi, seperti GPU dan bagian terbaiknya adalah bahwa mereka dapat dikonfigurasi ulang agar sesuai dengan persyaratan beban kerja yang lebih intensif, seperti aplikasi pembelajaran mesin.

Perbedaan antara GPU dan FPGA

Teknologi

- GPU adalah sirkuit elektronik khusus yang awalnya dirancang untuk melayani kebutuhan untuk mempercepat rendering grafik untuk komputasi ilmiah dan teknik tujuan umum. GPU dirancang untuk beroperasi dalam mode Instruksi Single Multiple Data (SIMD). GPU Melepas beberapa bagian kode yang haus daya dengan mempercepat kinerja aplikasi yang berjalan di CPU. FPGA, di sisi lain, adalah perangkat semikonduktor yang dapat diprogram secara elektronik untuk menjadi segala jenis sirkuit digital atau sistem yang Anda inginkan.

Latensi

- FPGA menawarkan latensi yang lebih rendah daripada GPU yang berarti mereka dioptimalkan untuk memproses aplikasi segera setelah input diberikan dengan penundaan minimal. Arsitektur FPGA memungkinkannya mencapai daya komputasi yang tinggi tanpa proses desain yang kompleks, membuatnya ideal untuk aplikasi latensi terendah. Mereka mencapai kemampuan komputasi yang jauh lebih tinggi dalam waktu yang lebih sedikit dibandingkan dengan GPU, yang relatif perlu berevolusi agar tetap relevan.

Efisiensi tenaga

- Efisiensi energi telah menjadi metrik kinerja yang penting selama bertahun -tahun dan FPGA unggul juga karena mereka dikenal karena efisiensi daya mereka. Mereka dapat mendukung tingkat throughput data yang sangat tinggi sehubungan dengan pemrosesan paralel dalam sirkuit yang diimplementasikan dalam kain yang dapat dikonfigurasi ulang. Hal terbaik tentang FPGA adalah dapat dikonfigurasi ulang yang menawarkan fleksibilitas yang memberi mereka keunggulan atas rekan GPU mereka untuk domain aplikasi tertentu. Banyak operasi data yang banyak digunakan dapat diimplementasikan secara efisien pada FPGA melalui pemrograman perangkat keras. GPU juga hemat daya tetapi hanya untuk aliran SIMD.

Operasi Floating Point

- Banyak aplikasi komputasi kinerja tinggi, seperti pembelajaran mendalam, membutuhkan ketergantungan yang kuat pada operasi titik mengambang. Meskipun, arsitektur FPGA yang fleksibel menunjukkan potensi luar biasa dalam jaringan yang jarang, yang merupakan salah satu topik terpanas dalam aplikasi ML, mereka menderita untuk mencapai kecepatan yang lebih tinggi untuk aplikasi yang memanfaatkan operasi aritmatika titik mengambang secara luas. Operasi Floating Point adalah sesuatu yang sangat bagus GPU. GPU tercepat memiliki kinerja titik mengambang maksimum 15 tflops.

GPU vs. FPGA: Bagan Perbandingan

Ringkasan

Singkatnya, GPU memungkinkan lingkungan pengembangan yang fleksibel dan waktu penyelesaian yang lebih cepat, tetapi FPGA menawarkan fleksibilitas yang jauh lebih baik dan kemampuan prototipe cepat. Sementara GPU adalah yang terbaik dalam hal aplikasi komputasi berkinerja tinggi yang bergantung pada operasi aritmatika titik mengambang, FPGA sangat bagus untuk aplikasi yang haus daya, dan latensi mereka jauh lebih deterministik karena mereka adalah prosesor khusus yang dapat dikonfigurasi ulang secara elektronik untuk menjadi jenis apa pun karena mereka adalah jenis apa pun karena mereka secara elektronik dikonfigurasikan untuk menjadi jenis apa pun karena mereka secara elektronik menjadi jenis apa pun secara elektronik untuk menjadi jenis apa pun secara elektronik untuk menjadi jenis apa pun secara elektronik untuk menjadi jenis apa pun secara elektronik untuk menjadi jenis apa pun secara elektronik secara elektronik sirkuit atau sistem digital. Di beberapa area aplikasi, FPGA sangat sulit dikalahkan, seperti aplikasi militer seperti sistem panduan rudal, yang membutuhkan latensi rendah.