cuda处理器 为什么CPU主频比FPGA快那么多，但是却说FPGA可以加速？
为什么CPU主频比FPGA快那么多，但是却说FPGA可以加速？
首先，FPGA这个词因为人工智能的炒作而为公众所熟知，但也被误解了。FPGA全称是现场可编程门阵列，它可以做很多事情，有很多种。近年来，加速技术是指用FPGA进行深度学习或图形处理。GPU和GPU之间的区别可以被非专业人士理解为GPU是一种更加集成和定制的FPGA。事实上，GPU和ISP公司通常在芯片带出之前对FPGA进行流式处理。它的硬件可编程性和低成本使其在研发阶段发挥了重要作用。
说到加速，它是关于并发性和顺序的。FPGA和CPU处理不同的事情。CPU运行一个程序。程序之所以被称为程序，是因为它有一个顺序问题：先做什么，然后做什么。不管有多少层次的流水线，多少CPU内核，多少线程，基准都是不能打乱指令的执行顺序的。用于深度学习的FPGA可以这样理解。你有一张256x256像素的彩色图片。FPGA是一块256x256像素的纯红色玻璃板。你把画贴在玻璃板上，透过玻璃板看。你只看到红色。这个过程是并行的。你只需要做一个动作，那就是把画贴在木板上。所有的要点都变了。没有顺序。可以同时处理这些点。这种任务可以是并发的。如果这个问题是由CPU来处理的，那么无论程序是如何编写的，您总是必须遍历每个点。时间复杂度是O（1）和O（256x256）之间的差。适用场景不同，无法比较。
如何写出比MATLAB更快的矩阵运算程序？
如果禁用了MATLAB，则只能使用Python。
Python优于Matlab的优点：1。通用编程语言，除了科学计算之外，它还可以做很多其他的事情，比如web。2字符串运算比MATLAB更方便。请注意，即使是科学研究也常常是在弦上进行的。典型的结果是，许多人开始放弃Perl，转而使用Python进行生物信息学分析，而MATLAB尽管有其生物信息学工具箱，却毫无用处。对不起，我不知道你要从事哪个领域的科学研究。此示例可能不适用于您3。免费的。如果你不花很多钱去买盗版的MATLAB，你在发送文章时应该小心。但是Python没有这个问题。MATLAB相对于Python的优势：1。矩阵运算非常方便。我没有发现任何语言运算矩阵比MATLAB更好，Python numpy也不是。2运行程序后，可以在工作区中查看结果，以便于进一步观察。但是Python似乎可以通过特殊的包来实现这一点。我从没试过，但我不知道。三。在某些特定领域，matlab工具箱更可靠。毕竟，敢卖这么贵，没有干货是不够的。许多Python包的源代码非常复杂，比如numpy当然是值得信赖的，但是很难说您是否可以在Internet上下载包。
CUDA运算速度和显卡CUDA核心数量关系大吗？
（对于专业图形卡，不讨论游戏卡，因为科学计算能力被阉割了。）CUDA内核（即流处理器）的数量直接影响CUDA计算的速度。
数字越多，相同频率下的计算能力越好。当然，如果频率和芯数相同，频率越高，计算速度越快。对计算速度的间接影响是架构，即执行效率。
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