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参考答案&xff1a;基于不同的算法&xff0c;这个值在十几到几百之间。但是&xff0c;如果只是单纯比算力&xff0c;FPGA和ASIC、GPU相比并无太大优势&xff0c;甚至大多时候有较大劣势。FPGA的优势在于高度的灵活性和算法的针对性。
Runt 2020-04-14 18:21:00 0 浏览量 回答数 0

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就以高度灵活的可编程性提供类ASIC 的性能和能效比而被广泛应用于有线和无线通信、航空航天、医疗电子和汽车电子等领域。但是&xff0c;相比CPU 和GPU&xff0c;FPGA 的开发周期较长&xff08;尽管只有ASIC 开发周期的一半...
令人无语的八阿哥 2021-11-26 15:49:19 0 浏览量 回答数 0

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ASIC是专用芯片,好比单项冠军,只需要专攻一类任务,比如A应用。目前,服务器CPU是技术门槛最高的芯片之ー。以上来源于人民日报微博&xff0c;原链接&xff1a;https://m.weibo.cn/status/4693975799958378
游客cuhj376olqmta 2021-10-19 15:23:47 0 浏览量 回答数 0

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目前主要包括GPU、FPGA 和定制ASIC 等。它们好比天赋异禀的独门高手&xff0c;在特定场景下比普通的云服务器高出一个甚至更多数量级的性价比和效率&xff0c;例如&xff0c;在图形图像处理、机器学习、科学计算等场景下。要把...
令人无语的八阿哥 2021-11-26 15:42:30 0 浏览量 回答数 0

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不论是 CPU、GPU、FPGA 还是专业的 ASIC 芯片&xff0c;都可以统一调度、高效 使用异构算力的资源&xff0c;同时完美支撑各种开源框架、语言和各类型应用。伴随着 Kubernetes 成为新操作系统的事实&xff0c;以云原生容器为主...
游客zvexcvxjsyxmm 2022-01-18 10:03:07 0 浏览量 回答数 0

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GPU、ASIC、FPGA和推理引擎的使用大大增加。随着数据处理对存储和计算 在规模、速度、容量和成本等维度的需求不断提高&xff0c;计算与存储分离可以最大限度地解耦这两类不同的关键资源&xff0c;使得各自相对独立地扩展和...
1358896759097293 2021-03-24 10:18:05 0 浏览量 回答数 0

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asic constraints:CA&61;false ubject alt name:localhost ert.type:SSL Server ey usage:Digital Signature,Non Repudiation,Key Encipherment notice]public_libs/porting/mbedtls/aliyun_iot_network_ssl.c:47 ...
fogwizard 2019-12-01 21:56:05 1947 浏览量 回答数 1

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如GPU/ASIC&xff09;比。虚拟化必然导致部分的硬件性能损耗&xff0c;1%的性能损失都会增大客户拒绝使用FPGA 云服务器的可能性&xff1b;二是应用场景&xff0c;FPGA 比较适用于计算密集型和通信密集型任务。在大数据爆发的时代...
令人无语的八阿哥 2021-11-26 16:05:42 0 浏览量 回答数 0

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