GPU和GPP相比谁才是深度学习的未来
（文章来源：ofweek）
相比gpu和gpp，fpga在满足深度学习的硬件需求上提供了具有吸引力的替代方案。凭借流水线并行计算的能力和高效的能耗，fpga将在一般的深度学习应用中展现gpu和gpp所没有的独特优势。同时，算法设计工具日渐成熟，如今将fpga集成到常用的深度学习框架已成为可能。未来，fpga将有效地适应深度学习的发展趋势，从架构上确保相关应用和研究能够自由实现。
最近几年数据量和可访问性的迅速增长，使得人工智能的算法设计理念发生了转变。人工建立算法的做法被计算机从大量数据中自动习得可组合系统的能力所取代，使得计算机视觉、语音识别、自然语言处理等关键领域都出现了重大突破。深度学习是这些领域中所最常使用的技术，也被业界大为关注。
然而，深度学习模型需要极为大量的数据和计算能力，只有更好的硬件加速条件，才能满足现有数据和模型规模继续扩大的需求。现有的解决方案使用图形处理单元（gpu）集群作为通用计算图形处理单元（gpgpu），但现场可编程门阵列（fpga）提供了另一个值得探究的解决方案。
日渐流行的fpga设计工具使其对深度学习领域经常使用的上层软件兼容性更强，使得fpga更容易为模型搭建和部署者所用。fpga架构灵活，使得研究者能够在诸如gpu的固定架构之外进行模型优化探究。同时，fpga在单位能耗下性能更强，这对大规模服务器部署或资源有限的嵌入式应用的研究而言至关重要。本文从硬件加速的视角考察深度学习与fpga，指出有哪些趋势和创新使得这些技术相互匹配，并激发对fpga如何帮助深度学习领域发展的探讨。
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