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ag体育官网|FPGA将取代CPU和GPU成为机器人开发的新宠儿?其实并不会
2021-02-10 [77727]

最近看到一篇文章说,未来在机器人研发领域,FPGA有可能取代CPU和GPU成为主要芯片。文中列举了很多表格和实验数据,证明了FPGA在很多领域的性能并不比CPU高多少。并实现未来FPGA可能取代CPU和GPU。

但事实知道是这样吗?要理解这个问题,首先要对CPU和FPGA都有很好的了解。FPGA这个词可能很多人都听到了,尤其是理工科的学生,他们中的大多数应该是被这个词逼着或者逼着去刷的。

但是如果真的要追究责任,FPGA是什么?很多非专业人士会很困惑。但是想到开发板,可能会有很多人说出来。有人认为FPGA是开发板。

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但本质上FPGA只是指开发板上的小芯片(右边一个黄圈),整个开发板的其余组件并不是为了配合而存在的,这样才能充分发挥其性能。FPGA开发板,途经google.com/youtube,即使期待它的同学多次发现这个地方,可能也不会明白它和CPU的区别,而是把它的朝向换成CPU,整个开发板看起来就像一个普通的电脑主板。

感觉几分钟打开硬盘和显示器就可以开始LOL了。很明显,FPGA和CPU在外观和实际功能上都过于相似,但是在相似的外观下,它们的内部结构只是有着根本的不同,而这种不同也是为什么FPGA不会被很多人指出适合机器人研发的原因,因为它的结构需要很多搬运机器人所必须的计算,尤其是搬运机器感官的时候,它不会比CPU慢太多,同时可以将功耗控制在很低的水平。CPU的结构在谈FPGA之前,先说一下大家熟知的CPU数据处理方法。

首先,必须强调的是,处理我们指令的计算机组件无法解读我们的指令。他们无法解释CPU最基本的组件——晶体管所能构造的两种状态:“入口”和“门”的含义,分别对应1和0两个机器码号,这也是为什么整个计算机系统都是基于二进制创建的。为了让我们发出的各种指令变成CPU可以解释的0和1,CPU必须有专门的解码器把它们翻译成我们的指令。

这个过程分为两个步骤:“提取”(从专门存储在指令中的存储器中提取必须继续执行的指令)和“解码”(将指令翻译成计算单元需要根据特定规则解释的数据)。CPU的结构是这样的。在维基百科中,控制部分是控制整个提取和解码过程的部分。Cache是高速CPU和短距离内存之间为了提高从内存中取指令的效率而设置的临时指令内存,而DRAM是较慢的指令内存。

可以看出,单位ALU实际上只占CPU结构的一小部分。这种设计是有原因的。CPU不存在的目的是做标准化计算机的处置核心,注意“标准化”这个词,意思是块核心一定不具备处理各种奇怪指令拒绝的能力,而且因为要处理来自多个设备的催促,所以必须享有随时终止当前操作,转而启动其他操作,然后在断点后执行当前操作的能力。看完这些字,你可能睡得很慢,但在CPU里,这些拒绝都在一瞬间完成了。

因此,CPU必须有一个非常复杂的逻辑控制单元和独特的指令翻译结构。这些都是保证CPU能够成功完成愿景所必须的东西。

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可以说CPU在计算效率和普适性上牺牲了前者,自由选择了后者。FPGA的结构首先是指从ASIC发展而来的半定制简化可编程电路。 从它问世的那一天起,它的生活经历就要求它在处理各种从未见过的指令时,不要像CPU那样灵活,而要按照同样的模式处理输出数据,然后再输入。FPGA的结构如下:via CSDN很简单,大部分都是计算单元(上图黄色部分只等于CPU结构图绿色部分)。

然而,主单元的缺失并不意味着FPGA将继续执行指令。实际上,主单元在FPGA中的作用已经由每个主单元与图中单元之间的可编程逻辑连接来完成。通过FPGA编程,开发者可以改变FPGA各个单元的操作逻辑和单元之间的连接方式,从而使其比一般的操作程序更有效。

它与CPU的区别在于它不能处理未编程的指令。一旦确定了编程模式,FPGA就不能根据编程的处理逻辑和模式处理特定的数据输出。但换来这样的架构,FPGA完全只是一个计算单元,所以FPGA的实际运算能力不会比看起来强太多,尤其是在运算一个非常简单但重复性低的任务时,因为非常简单,很少有逻辑单元,甚至一个逻辑单元,可以独立输入这个运算的结果。

但由于省略了CPU取码和解码两个步骤,FPGA重复操作相同代码的效率大大提高。有个比喻很有道理。CPU就像大学里受人尊敬的老教授。它可以在分数微分中数出一切,但它只有一个人。

计算出来的任务太重的时候,也不会被疲惫的官员压垮。但是以FPGA的结构,似乎整个小学所有小学生组成的队列中的每个人都只能算很简单的加减乘除,但是一些大而不简单的算术任务转移到他们身上也不会慢。具体来说,性能方面,很明显一般CPU无法同时处理4到8条指令,但差远了,只要FPGA优化得当,可以同时处理256条甚至更好的指令。

只有GPU的设计思想和FPGA类似,经常用来处理大量非常简单重复的运算。但是GPU的性能勇敢,功耗高,而FPGA的功耗不会低很多,因为需要在硬件层面进行开发进行编程和优化。在机器开发中计算。

现在可以描述题目了。如上所述,FPGA在处理机器人所需的某些数据时,不会比CPU有太大优势。最后还是靠感官来计算。

我们不需要知道太多专业知识,只要想象就能明白原理。就像文章中提到的主流方位跟踪算法SIFT一样:SIFT主要有三个步骤:1。通过特定的算法找到图片中的关键点;2.针对重点选择详细的logo3.对比新旧图片中各关键点的方位,找出两张图片对应方位的差异。

很难发现,整个过程重复性很高,没有过于简单的操作。所以这个算法对于FPGA扩展的计算不会比对于CPU慢太多。

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事实上,根据UCLA的实验结果,FPGA在运行SIFT指令时的持续执行效率是CPU的30倍。处理速度那么慢,功耗那么小。也不应该有人指出FPGA有取代CPU和GPU的能力。

但是FPGA知道可以代替CPU和GPU吗?与CPU、GPU相比,FPGA在执行简单重复的感觉处理等任务上有明显优势。从目前的趋势来看,未来机器人研发中FPGA可能无法取代GPU。虽然FPGA和GPU都擅长大量的重复运算,但是FPGA的能耗也不会比GPU高近。

但是,FPGA也不一定有一天能取代CPU。实际上,FPGA经常被用作CPU的协处理器,而不是核心运算单元。

原因只有很简单,就是我们之前提过好几次的一个词:设计目的。 人类设计机器人的最终目的是期望它们长得像我们,思维方式和我们相似,享受独立国家识别情况和处理任务的能力。

目前我们还不太明白大脑工作的清晰原理,但无论从经验还是直觉来看,类人思维都不是由无数逻辑简单堆砌而成的。因为思维的复杂程度远远超出了操作的范围。

比如你想算213 x 312,想修改,就必须简单的分解成213 312次乘法,甚至重复312 1次乘法213次。但是如果要计算2的64次方呢?想算罪怎么办(27)?就算要算log230?如果一定要把它分解成非常简单的计算,你就找不到你需要的资源,也不会以难以想象的速度增长,直到你无法把城市里所有的小学生都叫完。目前看来,人脑并不适合大规模并行计算。

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而且好像CPU也一样擅长单一和深度思考(计算)。而且人脑的功能更符合CPU的设计取向。所以无论如何,在脑科学有所突破之前,人们不会更喜欢更有潜力的CPU作为机器人的核心计算部件。

也许随着FPGA的发展,机器人更多的感觉部件的数据操作不会被FPGA共享(就像人的小脑一样),但很明显,一个部件的状态是主要的、核心的,不是由数量决定的。要坚持FPGA在机器人研发中能明显发挥相当大的作用是不可能的。但总的来说,看起来更像是和CPU甚至GPU的立场不同,每转一圈就说换人可能会显得粗鲁而细致。

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