基于CPU/GPU/FPGA的异构计算智能服务平台开发开题报告

 2020-02-10 10:02
1.目的及意义(含国内外的研究现状分析)

随着社会的高速发展,互联网用户的快速增长,各行各业都产生了海量的数据,对于海量数据的高效处理方法已经成为当前的研究热点。然而,在摩尔定律的限制下,当今通用处理器的计算能力已经很难满足大数据处理的高性能需求[1],一些潜在的新型计算系统包括量子计算机、神经网络计算机异构计算等相继出现。其中,异构计算以“CPU ”的形式出现,具有较好的可行性及通用性,有望率先主导处理器市场[2]

20世纪80年代,异构计算技术就已经诞生了。所谓的异构,就是CPU、DSP、GPU、ASIC、协处理器、FPGA等各种计算单元、使用不同的类型指令集、不同的体系架构的计算单元,组成一个混合的系统,执行计算的特殊方式,就叫做“异构计算”。

目前异构计算平台的主流是“CPU GPU”和“CPU FPGA”架构。这些典型异构计算架构最大的优点是具有比传统CPU并行计算更高效率和低延迟的计算性能,尤其是业界对计算性能需求水涨船高的情况下,异构计算变得愈发重要。与CPU相比,GPU和FPGA拥有更多的优势,GPU在浮点计算、并行处理等方面的性能远远高出CPU。

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