Diferencia entre GPU y FPGA

Los rápidos avances en la tecnología VLSI en las últimas décadas han permitido la fabricación de miles de millones de transistores en un solo chip. Este avance tecnológico ha llevado al diseño y desarrollo de hardware mucho más rápido y eficiente. El aumento rápidamente de las tasas de reloj y los anchos de banda de memoria más altos dieron como resultado un rendimiento mejorado. Y la mejora en el rendimiento de un solo núcleo de los procesadores de propósito general ha disminuido debido a la disminución de la tasa de aumento de las frecuencias operativas. Las dos razones principales para eso es la brecha creciente entre el procesador y las velocidades de memoria, y las limitaciones en la fuente de alimentación. Para resolver estos problemas, la industria del microprocesador cambió a procesadores de múltiples núcleos. Otras alternativas viables llegaron a la imagen además de procesadores de múltiples núcleos para superar dichos cuellos de botella, incluidos los ICS diseñados y FPGA reprogramables, y las GPU también. Entonces, ¿qué preferiría para sus requisitos de cálculo: GPU o FPGAs?

Que es GPU?

Unidad de procesamiento de gráficos (GPU), más comúnmente conocida como tarjeta gráfica o una tarjeta de video, es un procesador de gráficos para manejar información gráfica a la salida en una pantalla. GPU es un procesador especializado inicialmente diseñado para satisfacer la necesidad de acelerar la representación de gráficos, principalmente para aumentar el rendimiento de los gráficos de los juegos en una computadora. De hecho, la mayoría de las GPU de consumo están dedicadas a lograr un rendimiento y imágenes de gráficos superiores para habilitar el juego realista. Pero las GPU de hoy son mucho más que las computadoras personales en las que aparecieron por primera vez.

Antes del advenimiento de las GPU, la computación de propósito general, tal como la conocemos, solo era posible con las CPU, que eran las primeras unidades de procesamiento convencionales fabricadas tanto para usos del consumidor como para la computación avanzada. La informática de GPU ha evolucionado dramáticamente en las últimas décadas para haber encontrado un uso extenso en la investigación que rodea el aprendizaje automático, la IA y el aprendizaje profundo. GPU ha aumentado con la introducción de API de GPU, como la arquitectura de dispositivos unificados de Compute (CUDA), que allanó el camino hacia el desarrollo de bibliotecas para redes neuronales profundas.

Que es fpga?

La matriz de compuerta programable de campo (FPGA) es una bestia completamente diferente que llevó el rendimiento informático de GPU a un nivel completamente nuevo, que ofrece un rendimiento superior en aplicaciones de redes neuronales profundas (DNN) al tiempo que demuestra un mejor consumo de energía. Los FPGA se usaron inicialmente para conectar componentes electrónicos juntos, como controladores de bus o procesadores, pero con el tiempo, su panorama de aplicaciones se ha transformado dramáticamente. Los FPGA son dispositivos semiconductores que pueden programarse electrónicamente para convertirse en cualquier tipo de circuito digital o sistema. Los FPGA ofrecen una mejor flexibilidad y capacidades rápidas 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, la compañía fue adquirida por Intel. Estos son muy diferentes al hardware basado en instrucciones, como las GPU y la mejor parte es que pueden reconfigurarse para que coincidan con los requisitos de más cargas de trabajo intensivas en datos, como aplicaciones de aprendizaje automático.

Diferencia entre GPU y FPGA

Tecnología

- GPU es un circuito electrónico especializado diseñado inicialmente para satisfacer la necesidad de acelerar la representación de gráficos para la computación científica e de ingeniería de propósito general. Las GPU están diseñadas para operar en moda de múltiples datos (SIMD) de instrucciones individuales (SIMD). GPU descarga algunas de las partes hambrientas de energía del código acelerando el rendimiento de las aplicaciones que se ejecutan en la CPU. Los FPGA, por otro lado, son dispositivos semiconductores que se pueden programar electrónicamente para convertirse en cualquier tipo de circuito digital o sistema que desee.

Latencia

- Los FPGA ofrecen una latencia más baja que las GPU, lo que significa que están optimizados para procesar aplicaciones tan pronto como se proporciona la entrada con un retraso mínimo. La arquitectura del FPGA le permite lograr una alta potencia computacional sin el complejo proceso de diseño, lo que lo hace ideal para las aplicaciones de latencia más bajas. Logran una capacidad de cómputo significativamente mayor en menos tiempo posible en comparación con las GPU, lo que necesita evolucionar relativamente para mantenerse relevante.

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 muy altas de rendimiento de datos con respecto al procesamiento paralelo en circuitos implementados en el tejido reconfigurable. Lo mejor de FPGA es que se puede reconfigurar, lo que ofrece una flexibilidad que les da una ventaja sobre sus homólogos de GPU para ciertos dominios de aplicación. Muchas de las operaciones de datos ampliamente utilizadas se pueden implementar de manera eficiente en FPGA a través de la programabilidad de hardware. Las GPU también son eficientes en energía, pero solo para transmisiones SIMD.

Operaciones de puntos flotantes

- Muchas aplicaciones informáticas de alto rendimiento, como el aprendizaje profundo, requieren una fuerte dependencia de las operaciones de puntos flotantes. Aunque la arquitectura flexible de los FPGA demuestra un excelente potencial en redes dispersas, que son uno de los temas más populares en aplicaciones ML, sufren para lograr velocidades más altas para aplicaciones que hacen un uso extensivo de las operaciones aritméticas de punto flotante. Las operaciones de puntos flotantes son algo en lo que las GPU son realmente buenas. La GPU más rápida tiene un rendimiento de punto flotante de máximo 15 tflops.

GPU VS. FPGA: tabla de comparación

Resumen

En pocas palabras, GPU permite un entorno de desarrollo flexible y tiempos de respuesta más rápidos, pero los FPGA ofrecen una flexibilidad mucho mejor y capacidades rápidas de prototipos. Si bien las GPU son las mejores cuando se trata de aplicaciones informáticas de alto rendimiento que dependen de las operaciones aritméticas de punto flotante, los FPGA son excelentes para aplicaciones hambrientas de energía, y su latencia es mucho más determinista porque son procesadores especializados que pueden reconfigurarse electrónicamente para convertirse en cualquier tipo. de circuito o sistema digital. En algunas áreas de aplicación, los FPGA son muy difíciles de superar, como aplicaciones militares como sistemas de orientación de misiles, que requieren baja latencia.