相对FPGA硬件加速的优势,GPU的运算能力不足时可以怎样扩展?
希氏异构人工智能首席科学家周斌:
这是一个非常好的问题。FPGA作为一款可以进行硬件逻辑编程的软件,它的性能有一定的优势,而GPU最大的优势是在于提供足够好性能的同时,具有非常良好的编程和应用开发环境,相对应的库和整个的生态都很充分,开发便捷、使用方便、调试也很方便。但是对FPGA来说,开发硬件的架构就会比较困难。当GPU计算能力不足时,第一个方式是采用多片GPU进行扩展,其中会涉及到并行化的问题。第二个方式是换最新最好的GPU,但这需要考虑到成本问题。另外,好的FPGA,它的成本也是非常高的,同时FPGA中的硬件加速单元相对来说是比较有限的,在开发过程中,资源上要非常谨慎。