GPU và FPGA: sự khác biệt, ưu điểm và ứng dụng phổ biến

- GPU (graphics processing unit) và FPGA (field programmable gate array) là hai trong ba loại bộ xử lý chính cho xử lý hình ảnh và tính toán nặng, bên cạnh CPU (central processing unit).

- FPGA là mạch tích hợp có thể được lập trình lại để hoạt động như một mạch khác. Nó linh hoạt thích ứng với các thuật toán học máy cụ thể.

- GPU ban đầu được thiết kế để render đồ họa và video. Khả năng xử lý song song giúp GPU phổ biến trong các ứng dụng học sâu.

- FPGA có thể được lập trình để hoạt động như GPU, ASIC hoặc các cấu hình khác. Chúng có thể được tối ưu cho các thuật toán cụ thể.

- GPU gồm nhiều nhân, mỗi nhân có thể thực hiện hàng ngàn phép tính đồng thời. Kiến trúc song song giúp GPU xử lý nhanh các phép tính toán học phức tạp.

- FPGA nổi bật về độ trễ thấp và tiêu thụ điện năng thấp khi được tinh chỉnh cho các tác vụ nhất định. Các kỹ sư có thể triển khai các bộ tăng tốc phần cứng tùy chỉnh.

- Các trường hợp sử dụng phổ biến của FPGA: Tăng tốc HPC, xử lý tín hiệu thời gian thực, tối ưu mạng, giao dịch tần suất cao, ứng dụng hàng không vũ trụ và quốc phòng.

- Các trường hợp sử dụng phổ biến của GPU: Học máy và học sâu, khai thác tiền điện tử, các ứng dụng HPC như mô phỏng khoa học, dự báo thời tiết.

- Có thể dùng FPGA như GPU nhưng cần có chuyên môn thiết kế FPGA và hiểu sâu về kiến trúc GPU. FPGA có thể không đạt hiệu năng và tiêu thụ điện như GPU chuyên dụng.

📌 Lựa chọn giữa GPU và FPGA phụ thuộc vào tính chất ứng dụng, yêu cầu hiệu năng, hạn chế công suất và ngân sách. GPU phổ biến và hiệu quả chi phí cho nhiều tác vụ HPC. FPGA là giải pháp tùy biến và tiết kiệm điện cho các ứng dụng đòi hỏi tăng tốc phần cứng và xử lý thời gian thực.

https://www.techspot.com/news/103228-gpus-vs-fpgas-what-difference.html