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FPGA、CPU、GPU、ASIC性能对比

FPGA、CPU、GPU、ASIC性能对比对比传统CPU、GPU、ASIC芯片，FPGA具有高性能、低消耗和灵活性等特点，具有广泛的应用市场。

与CPU/GPU相比，单位功耗性能和计算耗时均成量级提升，同时可实现出色的I/0集成。

1．FPGA、CPU、GUP对计算密集型和通信密集型任务耗时的比较

2．CPU、GPU、FPGA不同线程下处理速度的综合对比

与ASIC定制芯片相比，主要优势为“可重构”

?FPGA和ASIC芯片上都有大量的逻辑单元，能够实现复杂的、高吞吐量的金融模型计算。

?ASIC的逻辑功能无法做二次更改，其成本随工艺的提升指数增长。

?FPGA的逻辑块和连接可以多次编辑，完成不同的逻辑功能，灵活的实现功能扩展和升级，极大减少了开发成本。

A SIC芯片设计成本随着制程提升呈指数级上升

手机常见的cpu与gpu

1.单、双核，是A8还是A9构架 2.多少纳米的工艺，多少平方毫米的封装面积，涉及到功耗及发热 3.主频、二级缓存和内存通道控制器的位宽等CPU参数 4.GPU的三角形输出率和像素填充率等性能四核对比市场上最主流的，以后也会被大品牌使用的四核处理器有三星Exynos 4412，NVIDIA Tegra3，高通APQ8064，海思k3v2 三星的处理器：盖世2的是Exynos 4210 盖世三的是Exynos 4212 我们知道，四核的Exynos 4412并不会跑在1.5GHz，而是1.4GHz，因此四核处理器在达到双核两倍性能的同时，功耗却只有双核的八成。换句话说，四核处理器在实现双核同样性能的时候，大约只需要区区40%的电力，这意味着续航和发热都可能会大大改善。虽然四核的绝对性能对我们而言实际上没有什么太大的意义，但是32nm HKMG带来的功耗降低是非常显著的，即便不为了性能，也有足够的理由去选择。 Exynos 4212你可以看做是为三星Exynos 4210推出的升级版，采用Cortex A9架构，工艺制程为32NM， GPU英文全称Graphic Processing Unit，中文翻译为“”。GPU是相对于CPU 的一个概念，由于在现代的计算机中（特别是家用系统，游戏的发烧友）图形的处理变得越来越重要，需要一个专门的图形的核心处理器。GPU是显示卡的“大脑”，它决定了该显卡的档次和大部分性能，同时也是2D显示卡和3D显示卡的区别依据。2D显示芯片在处理3D图像和特效时主要依赖CPU的处理能力，称为“软加速”。3D显示芯片是将三维图像和特效处理功能集中在显示芯片内，也即所谓的“”功能。通常是显示卡上最大的芯片（也是引脚最多的）。现在市场上的显卡大多采用和AMD-ATI两家公司的。三星Exynos 4412与NVIDIA Tegra3的对比：首先，Tegra3采用的是40nm Fast G工艺制造，功耗相对较大，虽然有伴核，但是那个只能在待机时使用，对于日常使用而言帮助不大。其次，Tegra3的内存仅为单通道LPDDR2 1066，而Exynos 4412则支持双通道LPDDR2 1066，是Tegra3的两倍。最后，Tegra3为了支持伴核，二级缓存的速度只有正常的一半，这也会影响性能。总体而言，Exynos 4412对于Tegra3的优势是全面且明显的，甚至连频率都略胜一筹（100MHz），因此在现阶段可查的产品中，毫无疑问是最强四核，最出名的代表产品就是三星自己家的S3，还有联想手机K860。 NVIDIA Tegra3：这个应该是最早出来的四核处理器了，基于40纳米工艺，功耗与Tegra 2持平。这里不做过多介绍，只能感叹一句Tegra3老了。代表产品多了去了，大品牌四核手机基本上用的就是这个处理器，高通APQ8064:属于高通骁龙S4处理器最顶级的一个芯片，采用28nm工艺制造，集成最新的Adreno 320 GPU，整合四个Krait架构CPU核心，每核主频最高达1.5GHz/1.7GHz。它是全球首款采用28nm制程的四核移动处理器，同时也是高通首款四核心处理器海思k3v2，这款是华为自主研发的一款处理器，基于A9架构，主频分为1.2GHz 和1.5GHz，采用ARM架构35NM制造工艺、64位内存总线，是Tegra 3内存总

FPGA_ASIC-基于FPGA的ECC算法高速实现

基于FPGA 的ECC 算法高速实现? 武玉华，黄允，李艳俊，欧海文（北京电子科技学院，北京 100070）摘要：椭圆曲线密码体制(Elliptic Curve Cryptosystem ，ECC)是目前已知的所有公钥密码体制中能提供最高比特强度（strength-per-bit ）的一种公钥加密体制。研究椭圆曲线密码算法的芯片设计有较大的研究价值和实用价值。本文在深入研究椭圆曲线加解密理论基础上，使用Verilog 硬件描述语言实现了一种ECC 加密算法，具有高速低功耗的特点。关键词：ECC ；FPGA ；高速中图分类号：TP309 文献标识码：A The FPGA design of ECC encryption algorithm WU Yu-hua, HUANG Yun, LI Yan-jun, OU Hai-wen (Beijing Electronic Science and Technology Institute ，Beijing 100070 China) Abstract ：ECC is one of the known public crypto methods that provide the best strength-per-bit. Researching in the hardware design of ECC have much value. In this paper, we lucubrate the ECC’s theory, and implement a sort of ECC encryption algorithm, it has some advantages such as high-speed and low-exploit. Keywords ：ECC; FPGA; high-speed 1 引言 1985年，Neal Koblitz 和V https://www.sodocs.net/doc/8115547379.html,ler 提出了基于椭圆曲线群上离散代数问题的公钥密码体制——椭圆曲线密码体制(简记为ECC)。ECC 与RSA 相比具有密钥更短、安全性更高的特点，通常认为163位的ECC 密钥长度能够提供相当于1024位RSA 密钥长度的安全性，571位的ECC 密钥长度能够提供相当于15360位RSA 密钥长度的安全性。ECC 是目前所有公钥密码系统中单位密钥安全性最高的密码系统。因为ECC 的密钥较短，所以运算耗费的资源较少，目前ECC 广泛应用于无线连接设备中，譬如PDA, smart cards 等等。目前，欧洲、俄罗斯、韩国和中国等都己经或打算将ECC 作为国家密码标准。椭圆曲线密码系统的基域包括素域GF （P)和二进制域GF(n 2)，在硬件实现上GF(n 2)椭圆曲线密码系统占用系统资源更少，效率更高。因此最近几年有限域GF(n 2)上基本运算的硬件实现、有限域GF(n 2)上椭圆曲线密码系统的硬件实现都得到了业内重视。相对于软件实现的椭圆曲线加密/解密体制，硬件实现可以提供更高的安全性和更快的速度。本文在深入研究椭圆曲线加解密理论基础上，使用Verilog 硬件描述语言实现了一种ECC 加密算法，并通过QuartusII5.0工具进行了编译仿真，实验结果表明其功能正确，具有高速低功耗的特点。 2 椭圆曲线算法理论 2．1 椭圆曲线数学基础 2.1.1 椭圆曲线定义椭圆曲线E 是一个光滑的Weierstrass 方程在P(K)中的全部解(x ，y)的集合。K 为域。K 上的摄影平面P(K)是一些等价类的集合{(XY ：Z)}。 22322313246:E Y Z a XYZ a YZ X a X Z a XZ a Z ++=+++ 其中曲线上唯一的一个无穷远点是（0：1：0）。这个点对应于点∞。经过上述方程作如下转化可得：设x ＝X/Z,y ＝Y/Z ?基金项目：国家自然科学基金资助项目（70431002）；北京电子科技学院信息安全与保密重点实验室基金项目（YZDJ0509）

智能手机CPU及GPU介绍

移动设备的芯片 prajnamas发布于2011 年08 月20 日 | 1条评论如果正在读文章的你，曾经有过配机的经历，那么对CPU、显卡、内存和硬盘这些东西一定不会陌生。事实上，移动设备（手机、平板等等）也有CPU、显卡、内存和“硬盘”这些东西，架构与电脑差距不大。小小的手机居然放得下这么多东西？事实上，手机虽然架构与电脑完全一样，但形态上却不太一样。手机芯片集成了CPU、显卡和内存等等一系列组件，并且用最新的制程进行加工，其体积非常之小（只相当于成年人的小指指甲盖大小）。下图是iPhone 4内部的A4大小：图上的Flash意指闪存，对移动设备而言相当于电脑的“硬盘”。A4 + 闪存的功能即相当于整个台机之上的CPU、显卡、内存、主板和硬盘集合，小小体积，巨大能量。本文主要想为大家介绍一下移动设备芯片之上的CPU与显卡，细数各家之长，让大家明白Android所用芯片与iPhone/iPad的不同。因为这是一个产业链

移动设备明显已经成为产业链。手机的每个部件都会有相应的供应商，音频、视频、屏幕、通信、摄像头、闪存等等。芯片自然也是一样，大名鼎鼎的高通、Nvidia、德州仪器都出售移动设置芯片；而且借此东风，还活得挺好。如果说市面上Android 机器所用的芯片着着实实花了你的眼，那么小编可以告诉您一句，其实它们都出自一家厂商。你震惊了吗？这家厂商就是过去不显水不露水的ARM，当然最近借移动设置东风，确实火了一把。与桌面CPU不同的是，移动设备CPU只有一家寡头，那就是ARM 。它的营销模式与Intel/AMD 不一样的是，Intel/AMD 自己生产CPU然后出售；ARM 只授权核心技术，得到授权的厂商在进行深加工后自行联系芯片代工厂进行生产。得到ARM授权的厂商有但不仅限于高通、Nvidia、德州仪器、苹果、三星、LG、索尼爱立信。所以，市面上那些乱花渐欲迷人眼的各种芯片，背后都只有一家ARM。ARM在移动设备上获得成功的原因有很多，营销模式是其一，极度省电是其二。它的计算能力或许不及 Intel/AMD的CPU那么强悍，但是移动设备更看重的是效能比（同等电量所能支持的运算），这点ARM确实远超Intel/AMD，在次世代能够成功也就是顺理成章了。当然，ARM的成功自然也遭到了Intel的嫉妒。Intel出产了一款叫做Atom的低功耗芯片用以对抗ARM，但“得益”于自身对市场的不熟悉以及控制功耗方面不过关，至今也未能获得成功。 CPU一家独大，但显卡却是百家争鸣相比较于ARM在CPU领域一家独大，移动设备显卡却是百家争鸣，目前数得出来的就有PowerVR系列、AMD Adreno系列、Nvidia Tegra系列以及ARM新兼并的Mali架构。 PowerVR系列是目前移动设备上占有率最大的显卡，掌权者是Imagination公司。使用PowerVR的公司数不胜数，其中就包括苹果（iPhone 4/iPad/iPad2以及即将上市的iPhone 5）和索尼（Sony的PS Vita）。事实上，苹果公司有一部分Imagination的股份。 Adreno系列显卡昔日属于AMD旗下，但在2008年已经出售给了高通。高能同时也从ARM 处得到了授权，结合两者制作出了自家的芯片MSM8x xx系列。小编会在第三节详细介绍。而一直在桌面显卡占据半边天的Nvidia，也用从ARM处得到的授权以及自家的显卡技术，制作出了Tegra系列芯片。由于Nvidia在芯片生产上浸淫已久，其所用的制程一直领先于其它芯片厂商；但功耗却显得略高。尽管如此，它还是占领了大量Android平板。

GPU与CPU的区别

GPU与CPU的区别显卡的发展可以说是非常的快，人们对于视觉化上的要求也越来越高，随着用户对于图像处理上面的要求不断超出处理器的计算能力。另一方面CPU处理能力也不断强大，但在进入3D时代后，人们发现庞大的3D图像处理数据计算使得CPU越来越不堪重荷，并且远远超出其计算能力。图形计算需求日益增多，作为计算机的显示芯片也飞速发展。随后人们发现显示芯片的计算能力也无法满足快速增长的图形计算需求时，图形，图像计算等计算的功能被脱离出来单独成为一块芯片设计，这就是现在的图形计算处理器——GPU(Graphics Processing Unit)，也就是显卡。 1999年8月，NVIDIA终于正式发表了具有跨世纪意义的产品NV10——GeForce 256。GeForce256是业界第一款256bit的GPU，也是全球第一个集成T&L（几何加速/转换）、动态光影、三角形设置/剪辑和四像素渲染等3D加速功能的图形引擎。通过T&L技术，显卡不再是简单像素填充机以及多边形生成器，它还将参与图形的几何计算从而将CPU从繁重的3D管道几何运算中解放出来。在这代产品中，NVIDIA推出了两个全新的名词——GPU以GeForce。所以从某种意义上说，GeForce 256开创了一个全新的3D图形时代，NVIDIA终于从追随者走向了领导者。再到后来GeForce 3开始引出可编程特性，能将图形硬件的流水线作为流处理器来解释，基于GPU的通用计算也开始出现。到了Nvidia GeForce6800这一代GPU，功能相对以前更加丰富、灵活。顶点程序可以直接访问纹理，支持动态分支；象素着色器开始支持分支操作，包括循环和子函数调用，TMU 支持64位浮点纹理的过滤和混合，ROP(象素输出单元)支持MRT(多目标渲染)等。象素和顶点可编程性得到了大大的扩展，访问方式更为灵活，这些对于通用计算而言更是重要突破。真正意义的变革，是G80的出现，真正的改变随着DX10到来发生质的改变，基于DX10统一渲染架构下，显卡已经抛弃了以前传统的渲染管线，取而代之的是统一流处理器，除了用作图像渲染外，流处理器自身有着强大的运算能力。我们知道CPU主要采用串行的计算方式，由于串行运算的局限性，CPU也正在向并行计算发展，比如目前主流的双核、四核CPU，如果我们把这个概念放到现在的GPU身上，核心的一个流处理相当于一个“核”，GPU的“核”数量已经不再停留在单位数，而是几十甚至是上百个。下面看看G80的架构图：

FPGA CPLD ASIC学习书籍集锦

FPGA|CPLD|ASIC学习书籍集锦《FPGA设计及应用（第二版）》评价：★★★ 作者：褚振勇齐亮田红心高楷娟西安电子科技大学出版社出版日期： 2006年12月第 2 版书号：ISBN 7-5606-1132-X/TP·0574 本书介绍了FPGA的相关基础知识, VHDL硬件描述语言,FPGA开发软件的使用；器件配置与调试；FPGA设计中的基本问题和电路设计实例等。《CPLD/FPGA应用系统设计与(基础篇)》评价：暂无作者：亿特科技人民邮电出版社出版日期：2005年7月书号：ISBN 7-115-13200-3/TP.4503 本书介绍了CPLD/FPGA开发工具Quartus II，并精选了10多个实际开发案例进行讲解：16位并行乘法器设计、通用16位乘法器的流水线设计、双端口RAM存储器的设计、同步/异步FIFO存储器的设计、海明码编解码器芯片的设计、RS编解码器芯片设计及其扩展应用、带PWM输出的定时器/计数器芯片设计及其扩展应用、通用存储控制器芯片的设计以及USB2.0接口芯片设计。《FPGA数字电子系统设计与开发实例导航》评价：暂无作者：求是科技人民邮电出版社出版日期：2005年6月书号：ISBN 7-115-13189-9/TP.4519 本书首先介绍了FPGA的相关基础知识，然后通过7个在实际工程应用中的案例详细介绍了通过FPGA 实现I2C协议要求的接口、UART控制器、USB接口控制器、数字视频信号处理器、VGA/LCD显示控制器、CAN总线控制器、以太网控制器的方法。

《Altera FPGA/CPLD 设计( 高级篇)》评价：暂无作者： EDA 先锋工作室人民邮电出版社出版日期：2005年7月书号：ISBN 7-115-13499-5/TP.4707 本书深讨论了Altera FPGA/CPLD 的设计、优化技巧。在讨论FPGA/CPLD 设计指导原则的基础上，介绍了Altera 器件的高级应用；引领读者学习逻辑锁定设计工具，详细讨论了时序约束与静态时序分析方法；结合实例讨论如何进行设计优化，介绍了Altera 的可编程器件的高级设计工具与系统级设计技巧。！《Altera FPGA/CPLD 设计 (基础篇)》评价：暂无作者： EDA 先锋工作室人民邮电出版社出版日期：2005年7月书号：ISBN 7-115-13499-5/TP.4707 本书介绍了FPGA/CPLD 的基本设计方法。在介绍FPGA/CPLD 概念的基础上，介绍了Altera 主流FPGA/CPLD 的结构与特点，实例讲解Quartus II 与ModelSim 、Synplify Pro 等常用EDA 工具的开发流程。《Verilog HDL 程序设计与应用》评价：暂无作者：王伟人民邮电出版社出版日期：2005年7月书号：ISBN 7-115-13204-6/TP.4534 本书第1部分讲解Verilog HDL 语法知识；第2部分是实例部分，通过从已公布的成熟源代码中精选的50多个最具代表性的建模实例，辅以框图和详细注释帮助读者理解程序，从而学习典型电路单元的建模方法；第3部分是系统设计实战，为初学者展示了一个小型系统的详细设计流程。《CPLD/FPGA 应用开发技术与工程实践》评价：暂无作者：求是科技人民邮电出版社出版日期：2005年1月书号：ISBN 7-115-12720-4/TP.4272 本书介绍了CPLD 和FPGA 典型产品的结构原理、性能特点以及Altera 公司提供的开发软件-MAX+PLUSII ，列举了VHDL 语言的各种语法结构以及相应的例程。包括组合逻辑电路设计、时序逻辑电路设计、运算电路设计以及存储器电路设计等。最后用4个有一定难度的例程向读者完整地再

智能手机使用的几款cpu技术性能

手机CPU数据比较 2013年3月13日 1、德州仪器这个品牌想必大家都不陌生，一些高端机型上都会配有这家厂商的CPU，高性能且耗能少是它主要的特点，但因为造价昂贵，多应用在高端旗舰产品上，而且德州仪器的CPU 与GPU也无法达成较好的协调，总会加强了一方面，而去减弱另外一方面的实力。 2.Intel 无论从PC市场还是手机市场，Intel在CPU上都占有较大的份额，众所周知Intel 电脑平台的CPU讲究的是高性能低功耗，屡次创新制造技术，在手机CPU上Intel页很好的贯彻了这一理念，它的缺点就是每频率下来性能比较低。 3.高通高通的CPU在市场上占据了相当一部分的份额，市面上中低端安卓智能手机CPU都会有它的身影，主频比较高，运算能力强，且定位十分准确，让它在这个强手如林的市场上有了自己的一席之地，但处理能力强也导致了它的图形处理相对偏弱，且耗能较高 4.三星三星的蜂鸟在前面小编也说了，单核之王，而后来研发的Exynos猎户座CPU也有高效的性能表现，在对数据和图形运算方面均表现优异，但也就因为这点，导致猎户座的散热偏大，而且目前市场上对三星猎户座的优化并不是太好，兼容性是它的鸡肋，但随着三星将猎户座CPU不断推广，兼容性问题总有一天会得到完美的解决。 5.Marvell Marvell（迈威科技集团有限公司，现更名美满），成立于1995年，总部在硅谷，在中国上海设有研发中心，是一家提供全套宽带通信和存储解决方案的全球领先半导体厂商，是一个针对高速，高密度，数字资料存贮和宽频数字数据网络市场，从事混合信号和数字信号处理集成电路设计、开发和供货的厂商。提到这个名字或许用户会感觉有点陌生，但提到ARM CPU想必大家就会立马熟悉了，它的CPU也算是最大发挥了PXA的性能，强劲的性能背后总会有个诟病，那就是功耗大，功耗大也会引发一定的散热问题。美满电子科技(Marvell)在中国的总部位于上海张江科技园，并在北京、合肥和深圳设有业务运营 6.Nvidia（英伟达）在显卡方面，Nvidia有着无法超越的优势以及各种专利技术，在CPU方面，它也以体积小性能强劲功耗低而著称，Tegra2不光在图形方面做了强化，还在优化增强了音频处理，甚至可以运行虚幻3的游戏引擎，这不得不说是一种进步。但为了降低功耗，Tegra2出现了视频解码等问题，这想必是Nvidia下一步要解决的问题。 7.华为华为在2012年推出了最小的四核处理器，华为自主研发的海思 K3V2 ，是2012年业

CPU与GPU在游戏中的作用

可能有人对GPU不熟悉，GPU，图形处理器，是显示卡的“心脏”，也就相当于CPU 在3D游戏中，每一个场景的构筑都需要显卡极大的工作量，屏幕上每一个景物都是由显卡根据图形透视原理，通过多个三角形的组合形成的，显卡既要保证近大远小的透视效果，还要根据第一视角的位置实现遮挡效果，这里自然对显卡的性能有着很大的需求。不过，CPU作为整个系统的中枢神经也有极为重要的地位。CPU在3D游戏中所起的作用就是对三维场景进行设计，显卡生成的每一个点都是由CPU规定。此外，CPU还要负责诸如游戏数据处理等工作，负担丝毫不亚于显卡。需要注意的是，如今的显卡GPU已经具备了相当的处理能力，可以有效减轻CPU的负担。然而，从另一个角度来看，CPU又可以模拟GPU 的操作，使两者之间形成互补。毫无疑问，片面地强调CPU或者显卡的作用都是错误的，毕竟两者是不可分离的有机体。不过，CPU与显卡在具体的操作流程方面还是有所分工。一般而言，CPU可以保证3D 游戏的启动和载入的速度，而对画质、3D特效、游戏流畅度等不能产生多少影响。相反，GPU在各种环境下都对游戏的速度与画质与流畅三个方面做出最大的贡献。一般而言，在显卡上多加投资，这样会获得更好的效果。因为从理论上说，一旦游戏的分辨率以及颜色数提高，或者大量运用3D特效，显卡的负担将呈几何倍速提高，对像素填充率与显存带宽提出极高的要求。而DirectX硬件支持则完全依赖于显卡GPU本身的素质，如果你的显卡达不到这项要求，纵然CPU是I7 6核12线程也无济于事。但要切记的是，两者之间万万不可形成太大的差距，比如现在火热的GTX770，R9 280X，这个级别的显卡最起码也要搭配I5的CPU才能充分发挥其性能，不然CPU太弱，显卡的性能会受到限制。不过纵观现在的处理器格局，CPU已经走到了性能过剩的地步，一款双核的CPU就完全满足普通的应用，就算用4核，6核，速度也不会有多少提升，GPU却远没有达到性能过剩的阶段，在很多的图形应用，特别是3D游戏的应用上，高性能的GPU非常重要，特别是，GPU开始向通用运算方向发展，其通用运算能力和浮点运算能力已经远远超越CPU，可以那么说，如今评价一台电脑性能如何，CPU已经不是单一的性能中心，而是CPU+GPU 双重性能中心，两者偏一不可。

(完整版)什么是FPGA

1. FPGA与单片机的区别？单片机和FPGA的区别，本质是软件和硬件的区别。单片机设计属软件范畴；它的硬件（单片机芯片）是固定的，通过软件编程语言描述软件指令在硬件芯片上的执行； FPGA设计属硬件范畴，它的硬件（FPGA）是可编程的，是一个通过硬件描述语言在FPGA芯片上自定义集成电路的过程；二者最大的区别：单片机（无论哈佛总线结构或者冯诺依曼结构）均为取出指令->执行，指令是顺序执行的（即使是中断，其发生后的中断服务程序也是顺序执行的）；而FPGA（包括CPLD)是基于逻辑门和触发器的，它是并行执行方式，即当CLOCK上升沿到来时，所有的触发器都会动作，它没有取出指令->执行这种操作，数字电路中所有逻辑门和触发器（D,SR等）均可以实现，它适合真正意义上的并行任务处理。 2. 单片机、FPGA、DSP、ASIC的区别 1、ASIC原本就是专门为某一项功能开发的专用集成芯片，集成度很低，成本很低，可是够用了。后来ASIC发展了一些，称为半定制专用集成电路，相对来说更接近FPGA，甚至在某些地方，ASIC就是个大概念，FPGA属于ASIC之下的一部分。 2、FPGA基本就是高端的CPLD，数字电路。这种器件是用逻辑门来表述性能的。本身他就是一堆的逻辑门，与非门、或非门、触发器（可以用与非门形成吧）等基本数字器件，编程决定了有多少器件被使用以及它们之间的连接。通过硬件描述语言把它转成电路连接，从最基本的逻辑门层面上连接成电路（参见数字电路书上那些全加器触发器什么的）。应该说，虽然看起来像一块CPU，其实是完全硬件实现的。它是在PAL、GAL、EPLD等可编程器件的基础上进一步发展的产物。它是作为专用集成电路(ASIC)领域中的一种半定制电路而出现的，既解决了定制电路的不足，又克服了原有可编程器件门电路数有限的缺点。 FPGA在抗干扰，速度上有很大优势。后来因为写代码麻烦，对控制部分比较薄弱，本来跟其他CPU配合使用，即麻烦的算法CPU提交给FPGA，FPGA算完把结果再返回给CPU。可是这样外围电路就变得麻烦。于是提出了SOC设计方法，就是直接在FPGA里写一个CPU出来，既然FPGA万能，做个CPU自然毫无压力。这其中还有软核和硬核的区别，不过除了性能，使用方法大同小异。所谓IP核，就是把各种专用集成电路用硬件描述语言描述，然后烧到FPGA里形成专门的电路，这样就不必另外搭芯片了，所有的电路在一片FPGA里面形成。 3、DSP实际应该称为DSPs，即用于DSP处理的专用芯片。跟普通计算机的区别一方面是他是哈佛结构的，也就是数据和程序空间分开（普通计算机是冯诺依曼结构）。另一方面他有流水线结构，不过现在其他也有了，见贤思齐。再一方面他有专用的硬件算法电路，用以完成DSP运算，比如最基本的乘法累加。上过DSP的就知道，蝶形算法FFT什么的，拆成最基本单元就是乘法累加，把这部分加速了，整体性能就有非常大的提高。DSP对于

新手必看：RAM、CPU、GPU三个手机硬指标,哪个最重要!

希望这篇文章能对智能手机新手，特别是想买安卓手机的机友们有所帮助。买Android手机，除了CPU外，接下来最重要的可能就是ROM、RAM、GPU SD卡的大小了。玩Android手机的朋友，特别是要买Android手机的朋友，那就得赶紧来了解一下手机内存RAM ROM CPU GPU 、还有SD卡的重要性了，不然，在买手机的时候可能会吃亏。因为一些手机厂家在宣传自己手机的时候，会声称自己的手机内存有4G或者多少G，但其实有些混淆概念，在手机行业里，发展到现在，其实已经把ROM、RAM、SD卡都混淆通称为内存了，这个是商家的误导，很多商家在宣传时将SD卡和ROM宣传成内存，混淆视听，让你以为这个手机的内存很大，其实这并非真正意义上的内存RAM。 CPU 在日常生活中都是被购物者所忽略的手机性能之一，其实一部性能卓越的智能手机最为重要的肯定是它的“芯”也就是CPU，如同电脑CPU一样，它是整台手机的控制中枢系统，也是逻辑部分的控制中心。微处理器通过运行存储器内的软件及调用存储器内的数据库，达f控的目的。 RAM，白话来讲，就是我们常说的真正意义上的内存，就相当于你电脑的内存，目前来说512M的RAM可以保证任何手机的流畅性，毕竟目前的电脑使用1G内存都可以保证基本的使用。 ROM，简单的说，就是相当于你windows电脑的C盘，这个也非常非常重要，试想一下，如果安装了操作系统后，你的C盘只有一点点空间，那会导致什么后果？就算你的RAM再大，你的电脑也会死机，也会慢的像蜗牛。而Android手机中，ROM的重要性也更是非常重要，如果你的Android手机ROM只有512M，那么你的手机操作系统就会占去100M或200M，那么你最后就剩下不到300M的ROM可以使用，这300M会被如何使用？首先你的联系人如果有1000人，那么就会占去40多M的空间，每次安装一个程序或者游戏，即便你安装到了SD卡中，但你的ROM空间依然还是会被占用一部分，其次系统自带的应用、浏览器、地图、电话、短信等等历史记录，全部都存在ROM中，如果你是手机玩家，这ROM空间就会往往完全不够使用，而且让你的手机变的很慢，目前来讲，1G以上的ROM才会刚刚够，当然，如果你只是普通手机用户，不安装什么应用程序，那么512M的ROM还是够用的。) GPU 图形处理器，基本左右是输出多边形生成率用于3d建模，像素填充率用于色彩渲染图面，纹理填充率用于贴图，主要处理与图形有关的任务，尤其是游戏，图形设计3d建模，包括渲染手机的桌面等。手机gpu一般都是与手机cpu一起封装在soc里，类似电脑cpu的核芯显卡，或apu概念。gpu单独封装在独立的电子板上才能称为显卡。手机gpu与视频无关，手机视频软解靠cpu和neon，硬解靠dsp。一般可以认为手机里的gpu主要是与游戏有关，gpu强，游戏性能也强。 SD，我们俗称就是手机的外部存储空间，这个我们可以理解成电脑的D盘、E盘，或者外接移动硬盘也行，这个地方本来是放我们的多媒体资料的，我们知道，电脑的D盘其实是可以安装程序的，但是这一点却和Android不同，即便你使用了APP2SD类的软件将各类应用程序安装到了SD卡中，其实程序的系统数据还是写在了ROM中，SD卡相当于只是存放多媒体类的资料，如游戏的数据文件。废话半天，尽量写的非常白话，总结一下三者差距不大的时候，首选那个；

FPGA型号对比

FPGA入门什么是FPGA与CPLD的区别FPGA的应用FPGA的优势Altera产品介绍设计流程开始FPGA设计设计工具与实例获得下一步资源Altera产品介绍 ASIC 如果您正在寻找 ASIC，这里将为您提供所需要的一切。我们的 HardCopy ASIC支持Stratix原型的无缝移植，在最短的时间内帮助您以最低的风险、最低的ASIC 开发总成本将产品推向市场。 CPLD 对于胶合逻辑以及任何控制功能，我们的非易失 MAX 系列提供市场上成本最低的CPLD —— 单芯片解决方案，非常适合接口桥接、电平转换、I/O 扩展和模拟 I/O 管理应用。产品系列密度工艺节点

FPGAs逻辑单元ALM (高性能自适应逻辑模块)工艺节点 Stratix V1,052,000397,00028nm Stratix IV813,050325,22040nm Stratix III338,000135,20065nm Stratix II132,54053,01690nm Stratix79,040-130nm FPGAs逻辑单元ALM (高性能自适应逻辑模块)工艺节点 Arria V503,500190,00028nm Arria II348,500139,40040nm Arria GX90,22036,08890nm FPGAs逻辑单元ALM (高性能自适应逻辑模块)工艺节点 Cyclone V300,000113,20828nm Cyclone IV149,760-60nm Cyclone III198,464-60nm Cyclone II68,416-90nm Cyclone I20,060-130nm CPLD逻辑单元ALM (高性能自适应逻辑模块)工艺节点 MAX V2,210-0.18um MAX II2,210-0.18um MAX 3000A640-0.30um

CPU+GPU的混合并行计算

CPU+GPU的混合并行计算 GPU+CPU的异构混合并行计算是基于目前备受业界推崇的CUDA（Compute Unified Device Architecture）并行计算架构，将CPU串行计算和GPU的并行计算融合，开启“CPU+GPU协同计算”或称之为“异构混合计算”的全新并行计算时代。基于GPU+CPU架构的HPC与普通CPU架构HPC参数对比 “异构混合计算”真正实现了系统整体计算能力的最大化利用：GPU和CPU协同工作，GPU处理大量的并行处理，CPU处理操作系统和指令的逻辑控制。两者的协同比以往单纯CPU运算高出几十倍甚至几百倍，上千倍，可以使得PC和工作站具有超级计算的能力。在最新的二代Tesla Fermi平台下，开发人员可以选择C语言、C++、OpenCL、DirectCompute或Fortran来表达GPU应用程序的并行机制，释放GPU的处理能力来解决最复杂的计算密集型难题，可以广泛应用于如下领域：

生物信息学和生命科学计算化学计算电磁学和电动力学计算金融学计算流体力学成像和计算机视觉 MATLAB 加速医疗成像分子动力学气象、大气、海洋建模和空间科学中国科学院、清华大学、中国同济大学、上海交大和西安交通大学等7所高校已经将基于CUDA架构的并行计算课程融入其教学之中，其中中国科学院和清华大学已经走到全球CUDA应用的前列。2009年9月22日，同济大学海洋学院地球物理系成功部署了其在中国的第一套GPU高性能计算集群，用于地球物理学和反射地震学方面的革命性研究。该研究项目将探索研究复杂介质中地震波传播理论与数值模拟、复杂介质三维地震偏移成像、多分量地震学的数据处理和解释。Tesla GPU集群革命性的万亿次浮点运算、

CPLD与FPGA区别

CPLD和FPGA区别可编程逻辑器件主要包括FPGA和CPLD，FPGA是Field Programmable Gate Array缩写，CPLD是Complex Promrammable Logic Device的缩写。从可编程逻辑器件的发展历史上来讲，CPLD一般是指采用乘积相结构的基于EEPROM的器件，所以具有非挥发的,不需要外部配置ROM,具有保密性和有限次编程次数(根据不同的结构，从100次到1万次不等)等特点，适合用在胶合逻辑(glue logic，如DSP芯片外围的译码逻辑),IO扩展，IO电平转换，FPGA 芯片配置等应用场合。如Altera的MAX7000和MAX3000系列芯片，Xilinx的XC9500和CoolRunner/II 系列芯片，Lattice的ispMACH4000/Z系列芯片都是CPLD器件，容量从32宏单元到512宏单元不等。 FPGA主要是指采用四输入查找表(LUT4)的基于SRAM的器件，因为SRAM是挥发的，掉电丢失数据，所以FPGA需要外部配置ROM，上电的时候，从外部的ROM把FPGA的配置数据导入到FPGA芯片内部后工作。具有SRAM的FPGA采用标准的CMOS制造工艺，可以随着最新的工艺而更新还代，给用户带来了实惠；衡量FPGA容量的一个基本指标是逻辑单元(Logic cell或者Logic element),由一个可编程得LUT4和一个可编程的DFF组成，LUT4完成组合逻辑功能，而DFF用来实现时序功能。FPGA的容量从几千的逻辑单元到几十万的逻辑单元不等。如Altera的Cyclone/II/III和Stratix/II/III系列芯片，Xilinx Spartan3/3E/3A/3AN和Virtex4/5系列芯片都是FPGA器件。随着芯片技术的发展，CPLD和FPGA的概念已经模糊在一起，如Altera和Lattice公司把小容量(小于2K 左右逻辑单元)非挥发的可编程器件归到CPLD里，如Altera的MAXII系列和Lattice的MACH XO系列芯片，把基于SRAM的FPGA和FLASH的储存单元做到一个芯片里面，以及跟传统的CPLD不一样了；总之，我们可以简单的区分FPGA和CPLD，CPLD：小容量(<2K左右LE)的非挥发的可编程器件；其它的可编程器件都可归到FPGA。系统的比较：尽管ＦＰＧＡ和ＣＰＬＤ都是可编程ＡＳＩＣ器件，有很多共同特点，但由于ＣＰＬＤ和ＦＰＧＡ结构上的差异，具有各自的特点: ①ＣＰＬＤ更适合完成各种算法和组合逻辑，ＦＰＧＡ更适合于完成时序逻辑。换句话说，ＦＰＧＡ更适合于触发器丰富的结构，而ＣＰＬＤ更适合于触发器有限而乘积项丰富的结构。 ②ＣＰＬＤ的连续式布线结构决定了它的时序延迟是均匀的和可预测的，而ＦＰＧＡ的分段式布线结构决定了其延迟的不可预测性。 ③在编程上ＦＰＧＡ比ＣＰＬＤ具有更大的灵活性。ＣＰＬＤ通过修改具有固定内连电路的逻辑功能来编程，ＦＰＧＡ主要通过改变内部连线的布线来编程；ＦＰＧＡ可在逻辑门下编程，而ＣＰＬＤ是在逻辑块下编程。 ④ＦＰＧＡ的集成度比ＣＰＬＤ高，具有更复杂的布线结构和逻辑实现。 ⑤ＣＰＬＤ比ＦＰＧＡ使用起来更方便。ＣＰＬＤ的编程采用Ｅ2ＰＲＯＭ或ＦＡＳＴＦＬＡＳＨ技术，无需外部存储器芯片，使用简单。而ＦＰＧＡ的编程信息需存放在外部存储器上，使用方法复杂。 ⑥ＣＰＬＤ的速度比ＦＰＧＡ快，并且具有较大的时间可预测性。这是由于ＦＰＧＡ是门级编程，并且ＣＬＢ之间采用分布式互联，而ＣＰＬＤ是逻辑块级编程，并且其逻辑块之间的互联是集总式的。

CPU与GPU的作用和位置分析

CPU与GPU的作用和位置分析 CPU的作用：CPU作为一台计算机的核心，它的作用被证明是无法替代的，过去是这样，今天依然是这样，将来应该还是这样，只不过可能被增加和赋予了更多更复杂的功能。为什么CPU能够胜任计算机的核心，应付自如地控制一台复杂而精密的电脑系统？为什么CPU可以当之无愧地被称为电脑之“脑”而不是其他部件？这是因为CPU主要是面向执行操作系统、系统软件、调度和运行各式各样应用程序以及协调和控制整个计算机系统而设计的。CPU具有通用性的特点，也就是“全才”或者“通才”，什么都要会，当然这并不表示CPU每项任务都具有顶尖水平。集成了百万计，千万计，甚至数亿计晶体管的CPU芯片，除了具有计算能力的电路和结构，还拥有控制和指挥其他硬件电路相配合的中央控制器，现代CPU还拥有更多具有“思维”能力的电路和结构，如逻辑判断，推测执行，预测执行等等。只有具有了这些特质，CPU 才可能胜任电脑之“脑”的工作。那么CPU靠什么来“思维、指挥和控制”呢？答案是指令集。指令集是CPU能够处理的全部指令的集合，没有指令集的芯片不可能被

称为是CPU，指令集可是说是CPU的思维语言，是CPU的“智能属性”，也是它有别于其他芯片的根本属性。类似于人脑，任何人的思维过程都有语言的参与，中国人用中文思考，美国人用英文思考，如果习惯于讲方言，人们甚至用方言思考，人们在本能或者下意识状况下都是用自己最熟悉的语言思考。指令集就是电脑之脑CPU的语言，CPU就是用指令集来“思考”。大家所熟悉的x86指令集就是我们今天大多数人使用的CPU的语言，x86指令集是由英特尔公司发明、开发并不断增强和完善的。所有英特尔架构的CPU和兼容CPU都采用x86指令集。任何程序不管采用什么高级程序设计语言编写的，都需要通过高级语言编译程序或者解释程序先翻译成x86指令才可以被CPU执行。如C语言，C++语言，Pascal语言等等高级程序语言都是供编程人员使用的，人们可以把自己的“思维和指令”通过高级程序设计语言表达出来，通过编译程序或者解释程序转换成CPU可以明白的指令，CPU就可以遵照人们的“思维和指令”一丝不苟、不折不扣地执行。其实编译程序和解释程序也是由CPU来执行的。有了指令系统，CPU就可以通过它来控制、指挥、协调和调度整个计算机系统的各个子系统，让它们相互配合、有条不紊的完成各种各样的任务。

FPGA_ASIC-一种高精度运动控制器IP核设计与实现

一种高精度运动控制器IP核设计与实现闫永志王宏杨志家刘鹏 (中国科学院沈阳自动化研究所，辽宁沈阳 110016) (中国科学院研究生院，北京 100039) 摘要：本文提出了一种运动控制器软IP的设计方案，该控制器可以控制4个轴的步进电机或数字伺服电机，可以进行各轴独立的定位控制、速度控制，也可任选2轴或3轴来进行直线、圆弧和位模式插补。文中介绍了其系统结构、基本功能和插补算法。设计最终形成软IP核，并在Xilinx公司的Vertex2系列FPGA 中予以实现和验证。关键词：运动控制插补 IP ASIC FPGA 中图法分类号: TN4文献标识码：A Design and Implementation of High Precision Motion Controller IP Yongzhi Yan1,2 Hong Wang1 Zhijia Yang1Peng Liu1 1( Shenyang Institute of Automation , Chinese Academy of Sciences, Liaoning Shenyang, 110016) 2( Graduate School of the Chinese Academy of Sciences, Beijing, 100039) Abstract: This paper designs a motion controller soft IP, it can control 4 axes of either stepper motor or pulse type servo drivers for position, speed, and interpolation. Any 2 or 3 axes can be selected to perform linear, circular, and bit pattern interpolation. We describe structure, function and interpolation arithmetic of the motion controller. Finally, the montion controller soft IP is implemented and verified in Xilinx Vertex2 FPGA. Key words:motion control interpolation IP ASIC FPGA 1引言随着计算机、控制理论、微电子等技术的迅速发展，运动控制技术取得了巨大的进步，已成为推动新的产业革命的关键技术。简单地说，运动控制就是对机械运动部件的位置、速度等进行实时的控制管理，使其按照预期的运动轨迹和规定的运动参数进行运动[1]。早期的运动控制技术主要是伴随着数控技术、机器人技术和工厂自动化技术发展而来的。近年来，随着运动控制技术的不断进步和完善，运动控制器作为一个独立的工业自动化控制类产品，已经应用在越来越多的产业领域中。目前基于PC(Personal Computer)总线的以DSP(Digital Signal Processing)或专用运动控制ASIC(Application Specific Integrated Circuit)作为核心的开放式运动控制技术已经成为主流。将PC 机的信息处理能力和开放式的特点与运动控制器的运动轨迹控制能力有机地结合在一起，具有信息处理能力强、开放程度高、运动轨迹控制准确、通用性好的特点[2]。本设计使用verilog硬件描述语言设计了一种带有通用的PC机总线接口的运动控制器软IP(Intellectual Property)核，并通过FPGA(Field Programmable Gate Array)予以实现和验证。 2系统结构和基本功能本设计是一个用于实现4轴运动控制的控制器，通过这个控制器可以控制由步进电机或由数字脉冲型伺服电机驱动的4个轴的位置、速度和插补。该系统由5个部分组成，分别是(1)命令/数据处理模块(2)插补控制模块(3)4个轴的运动控制模块(4)中断信号发生模块(5)脉冲分配模块。图1为该运动控制器的系统结构图。该运动控制器的主要功能如下： (1)独立的四轴驱动：可以分别控制四个电机驱动轴的运动，四个轴的功能完全相同。 (2)驱动速度控制：驱动脉冲的输出速度可以从1PPS(Pulses Per Second)到4MPPS，每个驱动轴可以进行定速驱动、直线加/减速驱动、S曲线加/减速驱动。 (3)2轴/3轴直线插补驱动：可以选择4个轴中的任何2个或3个轴进行直线插补驱动。 (4)圆弧插补驱动：可以选择4个轴中的任何2个轴进行圆弧插补驱动。