GPU相比FPGA可编程优势明显，适应AI快速变化需求
上周，在GTC19大会时代，NVIDIA加速计较产品经管总监Paresh Kharya对关于GPU比拟FPGA的上风的问题时回覆显露，GPU在可编程上具备明显上风，全部开辟时间更短。
他显露称当前做好一个FPGA，全部编程时间就要几个月，而且还要在硬件层面临它举行编程。不过现在AI变更速度很快，乃至更新因此分钟来计较的，因此务必要在软件端完成高度灵活的可编程。凑巧GPU是AI领域的专用芯片，他的指令集短长常有上风的，是全可编程，而且是软件定义的。
GPU的另一个上风在于架构向前兼容，若未来需求使用新硬件，能够使开辟周期得到大大缩短，全部硬件能够跟着软件接续更新顺应，在软件库中可干脆举行更新。同时NVIDIA的领域能够在职何装备上使用，包含台式机、条记本、服务器、数据中间、边缘和物联网。
而在GTC19大会的主题演讲中，黄仁勋也接续夸大了GPU在种种使用领域中比拟于CPU的明显上风，比方阿里的边缘体系在GPU上跑，每秒能够做780次盘问，不过若说用CPU，每秒只能做3次盘问；而在baidu接纳NVIDIA AI保举体系的阐扬来看，以往关于baidu巨大的用户潜伏乐趣数据包的模子练习在CPU上老本昂扬且速度慢，而GPU练习老本惟有CPU的1/10，而且支撑更大范围的模子练习。
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