FPGA vs GPU-3

自动驾驶芯片解析前几年，各大车厂和自动驾驶运营商好像一直将2020年看成是自动驾驶汽车发展的一个分水岭，一度把L3级自动驾驶汽车落地量产当成2020年的目标。

虽然现实距离理想总是有一段距离，但在2020年，活跃在PPT中的自动驾驶汽车无疑离人们更近了一步。

所以，在今天，解决自动驾驶问题的关键是在于单点的技术，单点技术做到极致，并超越人类，这项技术才是可用的。

比如对于车道线、对于交通指示牌的识别等，而这其中需要强大的计算能力做支持。

硬件和软件算法向来是躯体和灵魂，密不可分。

市场对自动驾驶芯片的算力和性能提出了新的要求。

自动驾驶芯片成为新的角逐点。

揭开自动驾驶芯片的神秘面纱，对其功能和计算处理能力掌握可能是每一个汽车人在工作中需要的。

苦逼的汽车人就是需要不断跨领域学习新知识。

本文是解析芯片的一部分总结，主要解释高算力芯片的背景、芯片算力单位、解析特斯拉FSD芯片算力、解析Xavier中为什么将30TOPS作为主要指标、解析英飞凌TriCore™的计算力……1高算力芯片的背后：智能汽车E/E架构的发展引用一句大家都熟悉的话，目前E/E 构架设计面临4大挑战：功能安全、实时性、带宽瓶颈、算力黑洞。

具体解释就是：在功能复杂度持续提升的情况下满足功能安全的等级要求，包括ISO26262、SOTIF和RSS；在复杂的架构和功能框架下满足实时性的保证；指数级增长的传感器数据和爆炸式的网联数据造成的带宽瓶颈；满足软件持续升级所需要的算力黑洞。

因此，智能汽车E/E架构正从分布式走向集中式，其终极形态是超级计算机。

博世的渐进式路线是目前E/E架构发展的典型路径。

从图中可以看出，整体的发展趋势是计算集中化。

伴随着计算集中化的产生，存在一个新的概念。

图中可以看出，在域融合的下一阶段，是“车载电脑和区域导向结构”。

区域导向结构的关键在于配合车载电脑，完成执行器、传感器、诊断以及传统I/O 的连接汇总，顺利完成高级决策功能，其类似于PC中的南北桥。

四种算力基础摘要：一、算力基础概述1.计算能力的重要性2.四种算力基础的定义和作用二、CPU 算力基础1.CPU 的概念和原理2.CPU 的性能和特点3.CPU 在算力中的地位和应用三、GPU 算力基础1.GPU 的概念和原理2.GPU 的性能和特点3.GPU 在算力中的地位和应用四、ASIC 算力基础1.ASIC 的概念和原理2.ASIC 的性能和特点3.ASIC 在算力中的地位和应用五、FPGA 算力基础1.FPGA 的概念和原理2.FPGA 的性能和特点3.FPGA 在算力中的地位和应用六、四种算力基础的比较和未来发展1.性能和应用领域的对比2.技术发展趋势3.我国在算力基础领域的发展情况正文：随着科技的飞速发展，计算能力已成为衡量一个国家科技实力的重要标志。

在众多计算技术中，有四种算力基础扮演着关键角色，它们分别是CPU、GPU、ASIC 和FPGA。

首先，CPU 即中央处理器，是计算机系统的核心，负责执行各种指令和操作。

CPU 算力基础具有通用性，能够满足各种计算需求，但其性能相对较低，主要适用于个人计算机、服务器等场景。

其次，GPU 即图形处理器，起初用于图形渲染，但在近年来，随着深度学习等领域的快速发展，GPU 的并行计算能力得到了广泛应用。

GPU 算力基础具有较高的性能，尤其在并行计算和大规模数据处理方面，但其通用性相对较差。

再次，ASIC 即专用集成电路，是为特定计算任务而设计的芯片。

ASIC 算力基础具有极高的性能和功耗比，但通用性较差，通常只适用于特定场景，如比特币挖矿、人工智能加速等。

最后，FPGA 即现场可编程门阵列，是一种可重新配置硬件架构的芯片。

FPGA 算力基础具有较好的通用性和灵活性，可以根据需要实时调整硬件架构，但性能和功耗相对较高。

总的来说，四种算力基础各有特点和优劣，适用于不同的计算场景。

在未来，随着科技的进步，这四种算力基础将在性能、功耗和通用性等方面继续优化，为人类带来更为强大的计算能力。

人工智能芯片前沿解读芯片的概念：（半导体元件产品的统称）集成电路，作IC；或称微电路、微芯片、晶片/芯片，在中是一种把（主要包括半导体设备，也包括被动组件等）小型化的方式，并时常制造在半导体表面上。

专业地讲就是：将电路制造在半导体芯片表面上的集成电路又称（thin-film）集成电路。

另有一种（thick-film）（hybrid integrated circuit）是由独立半导体设备和被动组件，集成到衬底或线路板所构成的小型化。

人工智能（Artificial Intelligence，AI）芯片的定义：从广义上讲只要能够运行人工智能算法的芯片都叫作 AI 芯片。

但是通常意义上的AI 芯片指的是针对人工智能算法做了特殊加速设计的芯片，现阶段，这些人工智能算法一般以深度学习算法为主，也可以包括其它机器学习算法。

AI芯片也被称为AI加速器或计算卡，即专门用于处理人工智能应用中的大量计算任务的模块（其他非计算任务仍由CPU负责）。

当前，AI芯片主要分为。

1、通用芯片（GPU）。

GPU是单指令、多数据处理，采用数量众多的计算单元和超长的流水线，主要处理图像领域的运算加速。

GPU是不能单独使用的，它只是处理大数据计算时的能手，必须由CPU进行调用，下达指令才能工作。

但CPU可单独作用，处理复杂的逻辑运算和不同的数据类型，但当需要处理大数据计算时，则可调用GPU进行并行计算。

2、半定制化芯片（FPGA）。

FPGA适用于多指令，单数据流的分析，与GPU相反，因此常用于预测阶段，如云端。

FPGA是用硬件实现软件算法,因此在实现复杂算法方面有一定的难度，缺点是价格比较高。

与GPU不同，FPGA同时拥有硬件流水线并行和数据并行处理能力,适用于以硬件流水线方式处理一条数据，且整数运算性能更高，因此常用于深度学习算法中的推断阶段。

不过FPGA通过硬件的配置实现软件算法，因此在实现复杂算法方面有一定的难度。

将FPGA和CPU对比可以发现两个特点,一是FPGA没有内存和控制所带来的存储和读取部分速度更快,二是FPGA没有读取指令操作,所以功耗更低。

基于fpga 的toe 系统设计与实现-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述FPGA（Field Programmable Gate Array）是一种可编程逻辑器件，它可以根据用户的需求进行灵活的逻辑电路重构。

TOE（TCP/IP Offload Engine）系统是一种通过硬件加速的方式来提高网络性能的解决方案。

本文将介绍基于FPGA的TOE系统的设计与实现。

随着互联网的普及和发展，网络通信已经成为人们生活中不可或缺的一部分。

然而，传统的软件实现方式在高速网络环境下往往无法满足大规模数据通信的需求。

为了克服这样的问题，TOE系统应运而生。

TOE系统通过将TCP/IP协议的处理功能从通用计算机系统中分离出来，并放置在专用硬件中，以提高网络数据包的处理能力。

而FPGA作为一种灵活、可重构的芯片，能够满足TOE系统中对于高性能、低延迟的硬件加速需求。

本文将分析FPGA技术的基本原理和特点，探讨TOE系统的设计原理以及FPGA在TOE系统中的应用。

通过对TOE系统的设计与实现进行总结与展望，将提供对于基于FPGA的TOE系统设计的理论和实践指导。

通过本文的研究，我们可以深入了解基于FPGA的TOE系统在优化网络性能方面的巨大潜力，以及其在适应未来高速网络发展的前景。

我们相信，基于FPGA的TOE系统将在未来网络通信领域发挥重要作用，并为网络性能的提升做出积极的贡献。

1.2文章结构文章结构部分的内容可以按照以下方式编写：1.2 文章结构本文分为引言、正文和结论三个部分。

引言部分概述了文章的背景和目的，提供了对整篇文章的整体理解。

首先，概述了基于FPGA的TOE系统设计与实现的主题，并简要介绍了TOE系统和FPGA技术的背景和重要性。

接着，给出了整篇文章的结构和章节划分，以便读者能够清晰地了解每个部分的内容。

最后，说明了本文的目的，即通过对FPGA在TOE系统设计与实现中的应用进行探讨，促进TOE系统的发展和未来的研究。

基于FPGA的弹跳射线法实时加速万智鹏;张帆【摘要】To improve the computing efficiency of radar scattering cross section,a kind of real-time acceleration method of shoo-ting and bouncing ray method based on field programmable gate array (FPGA)platform was put ing the Verilog hardware description language,some computation modules such as normal vectors,intersectionoperation,multiple scattering, field tracking computation and scattering interface computation were designed.Through the comparisons with the traditional computer serial computing,the acceleration method based on FPGA can not only assure the calculation accuracy,but also greatly improve the computational efficiency.The speed-up ratio is nearly 600 times more than CPU.This method well meets the real-time requirements,and can be easily integrated into the real-time radar signal simulation,which expands the scope of its application.%为提高雷达散射截面计算的效率,提出一种基于现场可编程门阵列(field programmable gate array,FPGA)平台的弹跳射线法实时加速方法。

基于FPGA的图像处理与特征提取技术研究摘要：随着计算机视觉和图像处理技术的不断发展，越来越多的图像处理任务需要高性能的计算平台来实现。

基于可编程逻辑器件的图像处理系统正变得越来越流行。

这些系统利用现场可编程门阵列（FPGA）的高度并行计算能力和灵活性，进行图像处理任务。

本文旨在深入探讨基于FPGA的图像处理与特征提取技术，并分析了其优势和应用前景。

1. 引言图像处理技术广泛应用于医学图像分析、机器视觉、遥感图像处理等领域。

然而，随着图像数据的增长和复杂性的增加，需要更高性能的硬件平台来提供实时的图像处理和特征提取能力。

传统的基于CPU的图像处理系统在处理大规模图像时面临着性能瓶颈。

于是，基于FPGA的图像处理与特征提取技术应运而生。

2. FPGA的优势（1）并行计算能力：FPGA拥有大量的硬件资源和高度并行的计算能力，能够同时处理多个像素点，加速图像处理过程。

（2）灵活性：FPGA可根据需求重新编程，适应多种图像处理算法，有效提高系统的适应性。

（3）低功耗：相较于CPU和GPU，FPGA在图像处理任务中表现出较低的功耗，有利于长时间的实时图像处理应用。

3. 基于FPGA的图像处理算法（1）图像滤波：FPGA可以实现各种滤波器，如均值滤波器、中值滤波器、高斯滤波器等，用于图像降噪和平滑处理。

（2）边缘检测：通过利用FPGA的较低延迟和高并行计算能力，可以快速实现边缘检测算法，如Sobel算子、Canny算子等。

（3）图像增强：FPGA可实现直方图均衡化、对比度增强等图像增强算法，提高图像的质量和细节。

4. 基于FPGA的图像特征提取（1）角点检测：FPGA能够高效地计算角点特征，如Harris角点检测算法，为目标跟踪和物品识别提供可靠的特征。

（2）纹理特征提取：FPGA可以用于实现纹理特征提取算法，如局部二值模式（LBP）算法，用于实现纹理识别和分类问题。

（3）特征描述子计算：基于FPGA的图像处理系统可以实现快速计算常用的特征描述子，如尺度不变特征变换（SIFT）、加速稳健特征（SURF）等。

AI芯片四大流派1)GPU，凭借并行计算形成先发优势。

2)FPGA，成熟芯片的新应用。

3)ASIC，占领了大片市场，参与公司林立。

4)类脑芯片，后起之秀。

GPU在当前的人工智能芯片领域，GPU的应用领域不容小觑，据Jon Peddie Research（简称JPR）市场调研公司统计，在2008至2015年期间，除了2008年GPU市场规模稍有下降，其余年份全球独立显卡的出货量和销售额都呈现出明显的上升趋势，并且在2012至2015年有加速上升的表现。

市场上名气最大的是GPU。

GPU，也称视觉处理器，专门用于图像及相关处理的芯片。

2012年，多伦多大学的博士研究生Alex Krizhevsky提出的模型引发了GPU训练神经网络的风潮。

与CPU相比，GPU 出现得远比CPU 晚，但并行计算能力能却常令CPU望尘莫及。

并行计算一次可执行多个指令的算法，解决方式可分为时间上的并行和空间上的并行。

时间上的并行就是指流水线技术，而空间上的并行则是指用众多个处理器并发的执行计算。

GPU领域只有两大公司，一是英伟达，占市场份额约7成，另一位则是AMD，占市场份额约3成。

从GPU用户数量来看，根据英伟达2016年的财务报告，相比2013年的100家，2014年的1549家，2015年已有3409家机构或企业使用英伟达的GPU产品，从事人工智能的研究。

这些企业和机构包括各大高等院校的人工智能实验室，互联网企业，军事企业等。

AMD虽然落后于英伟达，但2016年的市场份额已呈现出上升趋势，在发布了代号Vega 织女星的GPU芯片，市场反应很好，未来可能有继续上升的趋势。

不足的是，GPU 的很费电（比如高端显卡可达200W+），一旦开启，散热就成了麻烦。

FPGAGPU成本太高而且降温是大个问题。

赛灵思等公司改进了FPGA许多技术，使之价格便宜功耗又很低。

于是，FPGA的AI芯片越来越多，形成了AI芯片的另一主流。

简单来说，FPGA 全称“现场可编程门阵列”，其基本原理是在FPGA 芯片内集成大量的数字电路基本门电路以及存储器，而用户可以通过更新FPGA 配置文件，来定义这些门电路以及存储器之间的连线。