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异构计算芯片.ppt

发布：2017-12-06约小于1千字共5页下载文档
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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、 图片压缩解压缩、HTTPS加密 …… 摩尔定律 计算需求 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 浮点计算能力 成本 功耗 备注 CPU/E5-2680V4 1.08T FLOPs/s 10K 120W 增加CPU核数、提高CPU频率、增加计算单元个数 GPU/Tesla M40 7.00T FLOPs/s 30K 250W 算法本身的串行处理会导致GPU浮点计算能力的显著降低 FPGA/V7-690T 1.80T FLOPs/s 10K 30W 低功耗，高性能，低延时 神经网络的基本结构 CPU GPU FPGA ASIC 易用性 晶体管效率 FPGA vs. ASIC Thank You！
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