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Diferencia entre GPU y FPGA

Los rápidos avances en la tecnología VLSI en las últimas décadas han permitido miles de millones de transistores en un solo chip. Estos avances tecnológicos han hecho que el diseño y el desarrollo de hardware sean mucho más rápidos y más eficientes energéticamente. Las velocidades de reloj en rápido aumento y el mayor ancho de banda de la memoria condujeron a un mejor rendimiento. Y la mejora en el rendimiento de un solo núcleo de los procesadores multitarea ha disminuido debido a la mayor tasa de frecuencias operativas. Las dos razones principales de esto son la creciente brecha entre las velocidades del procesador y la memoria, y las limitaciones en el suministro de energía. Para resolver estos problemas, la industria de los microprocesadores pasó a los procesadores de varios núcleos. Las alternativas viables entraron en escena, así como los procesadores multinúcleo para superar tales cuellos de botella, incluidos los circuitos integrados personalizados y los FPGA reprogramables, y también las GPU. Entonces, ¿qué preferiría para sus necesidades informáticas: GPU o FPGA?

¿Qué es una GPU?

La Unidad de procesamiento de gráficos (GPU), generalmente llamada tarjeta gráfica o tarjeta de video, es un procesador de gráficos para manejar información gráfica para su salida en una pantalla. Una GPU es un procesador especializado que se diseñó originalmente para satisfacer la necesidad de acelerar la representación de gráficos, principalmente para aumentar el rendimiento de los gráficos de los juegos de computadora. De hecho, la mayoría de las GPU de consumo están dedicadas a lograr gráficos superiores y un rendimiento visual para permitir un juego realista. Pero las GPU de hoy en día son mucho más grandes que las PC en las que aparecieron por primera vez.

Antes de la llegada de las GPU, la computación de uso general tal como la conocemos solo era posible con las CPU, que fueron las primeras unidades de procesamiento principales fabricadas para usos de consumo y para computación avanzada. La computación GPU ha recorrido un largo camino en los últimos años y se ha utilizado ampliamente en el aprendizaje automático, la IA y la investigación del aprendizaje profundo. GPU ha subido de nivel con la introducción de API de GPU como Compute Unified Device Architecture (CUDA), que allanó el camino para el desarrollo de bibliotecas para redes neuronales profundas.

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¿Qué es FPGA?

Un Field Programmable Gate Array (FPGA) es una bestia completamente diferente que ha llevado el rendimiento informático de la GPU a un nivel completamente nuevo, ofreciendo un mejor rendimiento en aplicaciones de redes neuronales profundas (DNN) y demostrando un mejor consumo de energía. Los FPGA se usaron originalmente para interconectar componentes electrónicos, como controladores de bus o procesadores, pero con el tiempo, su panorama de aplicaciones ha cambiado drásticamente. Los FPGA son dispositivos semiconductores que pueden programarse electrónicamente para formar cualquier tipo de circuito o sistema digital. Los FPGA ofrecen una mayor flexibilidad y capacidades de creación rápida de prototipos en comparación con los diseños personalizados. Altera Corporation, con sede en San José, California, es uno de los mayores productores de FPGA y, en 2015, Intel adquirió la empresa. Estos son muy diferentes del hardware basado en instrucciones, como las GPU, y la mejor parte es que se pueden reconfigurar para satisfacer las necesidades de cargas de trabajo más intensivas en datos, como las aplicaciones de aprendizaje automático.

Diferencia entre GPU y FPGA

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Una GPU es un circuito electrónico especializado que se diseñó originalmente para satisfacer la necesidad de acelerar la representación de gráficos para la informática científica y de ingeniería general. Las GPU están diseñadas para operar en una forma de datos múltiples de una sola dirección (SIMD). Una GPU descarga algunas de las partes del código que consumen mucha energía al acelerar el rendimiento de las aplicaciones que se ejecutan en la CPU. Los FPGA, por otro lado, son dispositivos semiconductores que pueden programarse electrónicamente para ser cualquier tipo de circuito o sistema digital que desee.

Debilidad

– Las FPGA ofrecen una latencia más baja que las GPU, lo que significa que están optimizadas para procesar solicitudes tan pronto como se proporciona la entrada con poca demora. La arquitectura de la FPGA le permite lograr una alta potencia computacional sin el complejo proceso de diseño, lo que la hace adecuada para las aplicaciones de menor latencia. Logran una potencia informática mucho mayor en menos tiempo que las GPU, que tienen una necesidad razonable de cambiar para seguir siendo relevantes.

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Eficiencia energetica

– La eficiencia energética ha sido una métrica de rendimiento importante durante años y los FPGA también se destacan en eso porque son conocidos por su eficiencia energética. Pueden admitir tasas de rendimiento de datos muy altas para el procesamiento paralelo en circuitos implementados en la estructura reconfigurable. Lo mejor de los FPGA es que se puede reconfigurar, lo que ofrece una flexibilidad que les da una ventaja sobre sus contrapartes de GPU para ciertos dominios de aplicaciones. Muchas de las operaciones de datos ampliamente utilizadas se pueden implementar de manera eficiente en FPGA a través de la capacidad de programación del hardware. Las GPU también son energéticamente eficientes, pero solo para transmisiones SIMD.

Operaciones de Punto Flotante

– Muchas aplicaciones informáticas de alto rendimiento, como el aprendizaje profundo, requieren una gran dependencia de las operaciones de punto flotante. Aunque la arquitectura flexible de los FPGA muestra un gran potencial en redes dispersas, que es uno de los temas más candentes en las aplicaciones de ML, sufren al lograr velocidades más altas para aplicaciones que hacen un uso extensivo de operaciones aritméticas de punto flotante. Las operaciones de punto flotante son algo realmente bueno. La GPU más rápida tiene un rendimiento máximo de punto flotante de 15 TFLOPS.

GPU vs FPGA:

Resumen

En resumen, las GPU permiten un entorno de desarrollo flexible y tiempos de respuesta más rápidos, mientras que las FPGA ofrecen una flexibilidad mucho mayor y capacidades de creación rápida de prototipos. Si bien las GPU son mejores para aplicaciones informáticas de alto rendimiento que se basan en operaciones aritméticas de punto flotante, las FPGA son excelentes para aplicaciones que consumen mucha energía y su latencia es mucho más precisa porque son procesadores especializados que pueden reconfigurarse electrónicamente para ser de cualquier tipo. . circuito o sistema digital. En algunas áreas de aplicación, las FPGA son muy difíciles de superar, como las aplicaciones militares, como los sistemas de guía de misiles, que requieren una latencia baja.

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