对于深度学习来说，目前硬件加速主要靠使用图形处理单元(GPU)集群作为通用计算图形处理单元(GPGPU)。相比传统的通用处理器(GPP)，GPU的核心计算能力要多出几个数量级，也更容易进行并行计算。尤其是NVIDIA CUDA，作为最主流的GPGPU编写平台，各个主要的深度学习工具均用其来进行GPU加速。最近，开放型并行程序设计标准OpenCL作为异构硬件编程的替代性工具备受关注，而对这些工具的热情也在高涨。虽然在深度学习领域内，OpenCL获得的支持相较CUDA还略逊一筹，但OpenCL有两项独特的性能。首先，OpenCL对开发者开源、免费，不同于CUDA单一供应商的做法。其次，OpenCL支持一系列硬件，包括GPU、GPP、现场可编程门阵列(FPGA)和数字信号处理器(DSP)。
1.1. FPGA
关键词:仪器仪表 测试测量 人工智能 浏览量：526
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