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進行異構計算時,GPU,FPGA,CPU,DSP這些平臺各有什麼特點?如何選擇?

恰好做系統方案時評估過,有些經驗,正好來回答。不過只能簡單說一下,具體資料屬於公司機密。不知題主想做哪類運算。就純粹運算能力來說。

先從最弱的說起

一般來講最弱的是cpu。雖然cpu主頻最高,但是單顆也就8核,16核的樣子,一個核3.5g,16核也就56g,再考慮指令週期,每秒最多也就30g次乘法。還是定點的。

dsp雖然主頻不如cpu,但是勝在乘法器多,隨隨便便帶16個乘法器,還是浮點的。再來個4核,8核,還有特定的演算法硬體加速,所以雖然主頻只有1,2g但是運算能力還是比cpu強。當然現在出現了帶專用乘法器的cpu,dsp也集了arm核,這兩個的界限開始模糊了。

gpu的主頻一般在500mhz左右,但是核多啊,比如titan,有380多個流處理單元,500*400就是200g這個量級,遠大與於前面2者了。

fpga的運算能力的,拿高階的來說。,3000多個固定乘法器,拿數字邏輯還能搭3000個,最快能到接近300mhz, 也就是1800g這個量級。

但是這幾個應用場合不同,cpu雖然運算不行,但是擅長管理和排程,比如讀取資料,管理檔案,人機互動等,例程多,輔助工具也很多。

dsp相比而言管理弱了,運算加強了。這兩者都是靠高主頻來解決運算量的問題,適合有大量遞迴操作以及不便拆分的演算法。

gpu管理更弱,運算更強,但由於是多程序併發,更適合整塊資料進行流處理的演算法

fpga能管理能運算,但是開發週期長,複雜演算法開發難度大。適合流處理演算法,不管是整塊資料進還是一個一個進。還有實時性來說,fpga是最高的。前3種處理器為了避免將運算能力浪費在資料搬運上,一般要求累計一定量資料後才開始計算,產生群延時,而fpga所有操作都並行,因此群延時可以很小



2月份更新
感謝Shu Zhang的指出,引數是不對,我只是使用手頭現有的器件進行評估,並沒有使用高階器件進行估算。而且之前關於功耗,成本,面積,供應情況,以及採購策略等前置約束條件均未提及。不過基本策略應該沒問題的。實際也跑過驗證了。當然這裡面也留餘量了。這裡呈現的是個工程問題的結論

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