Fgpa: ПЭ адаптер FRIAGRIP FGPA DN 100/110 Frialen

Содержание

FGPA на Monero | MiningClub.info

невиталик

Знающий

10 Янв 2019

Да, неадекватно подскочила мощность сети, за неделю 25%. Примерно такая же история, и с таким же примерно промежутком по времени хватило перехода с криптонайта на в7 , т.е по сути алгоритм нужно менять не раз в пол года, а раз в 3 месяца.

Не купил биткоин в 2009
ZULI
Друг форума
10 Янв 2019

Udar
Друг форума
10 Янв 2019

Не брехня. Мне лень искать тут на форуме, но тут четко пояснялось почему старые не могли копать V8 на высокой скорости. 3 месяца с момента форка почти прошло, если бы их могли перестроить то перестроили бы уже недели за 2. Разрабы тестили fpga существующие перед форком, и форк выкатывали на основе этих тестов, чтобы хрен чего перестроить можно было. Точнее перестроить можно было их, но скорость мизерная была.
Такая байда с монерой с 20-х чисел декабря началась. Когда эфир резко вырос, все начали переключать риги на него. Но сложность монеры не сдвинулась не на каплю, а даже начала расти за счет этих неизвестных мощностей, которые только добавляются с каждым днем.
Ускорение ресурсоемких приложений ИИ требует производительности чипа, превышающей возможности простого ЦП или ГП, что побуждает исследователей обращаться к сложным интегральным схемам для конкретных приложений (ASIC) и программируемым вентильным матрицам (FPGA). Основатель и главный исполнительный директор NVIDIA Дженсен Хуанг (Jensen Huang) вызвал небольшой переполох на вчерашней конференции по технологиям графических процессоров в Санта-Кларе, США, когда заявил, что один из этих чипов подходит для разработки автономных транспортных систем: «FPGA — не правильный ответ, ” он сказал.
FPGA — это логические микросхемы, наиболее известные благодаря своей программируемости, которая дает инженерам гибкость в настройке FPGA, например, в качестве блока микроуправления сегодня, а завтра использовать ту же FPGA в качестве аудиокодека. Между тем, ASIC — это специализированные чипы с небольшой или ограниченной программируемостью. Поскольку FPGA более универсальны, производители чипов могут оптимизировать свои операции, разрабатывая FPGA, а не ASIC. Однако FPGA дороже и менее мощны, чем ASIC.
«Когда вы хотите создать что-то для автомобилей, вам нужно, чтобы очень большая концентрированная группа инженеров-экспертов разработала чип один раз и продала его всем, вместо того, чтобы сотня случайных групп с разными уровнями возможностей и опыта создавала свои собственные. чипсы», — говорит Хуанг.
NVIDIA никогда не была в восторге от FPGA. Главный научный сотрудник Билл Далли однажды сказал: «Если вы хотите решить проблему и готовы посвятить много инженерного времени, просто разработайте ASIC напрямую. Я не думаю, что FPGA конкурентоспособны».
NVIDIA много лет занимается разработкой ASIC и традиционно держит свои технологии в тайне. Однако на прошлогоднем GTC компания решила поделиться архитектурой своего Deep Learning Accelerator (DLA) — ASIC для глубокого обучения — в базе кода с открытым исходным кодом Github.
NVIDIA недавно объявила о соглашении с британской компанией Arm, занимающейся производством микросхем, об интеграции архитектуры DLA в новую платформу Arm Project Trillium, которая ускоряет разработку ускорителей логического вывода ИИ. Как 90 процентов поставляемых сегодня устройств с поддержкой ИИ основаны на архитектуре, разработанной Arm, ожидается, что DLA от NVIDIA будет развернута на миллиардах мобильных устройств, бытовой электроники и устройств Интернета вещей (IoT).
Однако, несмотря на то, что NVIDIA отказывается от FPGA, такие конкуренты, как Intel, наращивают усилия по их разработке и развертыванию. В 2015 году Intel приобрела ведущего американского производителя программируемых логических устройств Altera в рамках полностью денежной сделки, стоимость которой оценивается в 16,7 млрд долларов США. С тех пор Intel разработала гибридный чип CPU + FPGA для глубокого обучения в облаке.
Intel FPGA
Intel также представила Movidius Myriad X Vision Processing Unit (VPU), систему на кристалле (SoC), используемую для устройств машинного зрения, таких как интеллектуальные камеры, гарнитуры дополненной реальности и дроны. Myriad X поставляется со специальным нейронным вычислительным движком (NCE) для запуска глубоких нейронных сетей с высокой скоростью и низким энергопотреблением в режиме реального времени на периферии. С помощью NCE Myriad X может выполнять один триллион операций в секунду при глубоком обучении.
Тем временем ведущий мировой поставщик программируемых логических устройств Xilinx конкурирует с Intel Altera на рынке FPGA. В то время как Intel доминирует на рынке серверных чипов, Xilinx лидирует в технологиях, помогая компании получать заказы от крупных облачных клиентов.
Китайский стартап DeepPhi в прошлом году получил финансирование в размере 40 миллионов долларов США — во главе с Xilinx — для разработки своих процессоров глубокого обучения (DPU), которые включают в себя как микросхемы FPGA, так и микросхемы ASIC.
Журналист: Тони Пэн| Редактор: Майкл Саразен
Уважаемый читатель Synced, предстоящий выпуск еженедельного информационного бюллетеня Synced по искусственному интеллекту поможет вам быть в курсе последних тенденций в области искусственного интеллекта. Каждую неделю мы публикуем обзор главных новостей и историй об искусственном интеллекте и делимся с вами предстоящими событиями в области искусственного интеллекта по всему миру.
Подпишитесь здесь, чтобы получать полезные технические новости, обзоры и аналитические материалы!
Программируемые пользователем вентильные матрицы (FGPA)
Программируемые пользователем вентильные матрицы (FPGA) используются с середины 1980-х годов и поэтому являются проверенной и испытанной технологией. Они способны реализовать очень сложные системы более безопасным способом, чем, скажем, микроконтроллер. Это означает, что они, как правило, более эффективно используются в системах с рейтингом SIL.
В определенном смысле их можно рассматривать как «ASIC для бедняков», поскольку они могут быть запрограммированы с помощью различных функциональных блоков, таких как UART, I²C, генераторы PWM и другие. Существует также возможность реализовать процессор ARM в FPGA, чтобы затем соединить его с вашим собственным набором периферийных устройств. При использовании с модельно-ориентированным дизайном мощь этого решения поистине захватывает дух! Кстати, основные IP-блоки ARM также не требуют лицензионных отчислений.
ПЛИС — это программируемые устройства, которые позволяют инженерам создавать собственные схемы для конкретных приложений.
В чем разница между ASIC и вентильными массивами, программируемыми пользователем?
ASIC (специализированная интегральная схема) — это микросхема, разработанная специально для одного приложения. Он имеет фиксированную функциональность и не может быть перепрограммирован. FPGA (программируемые вентильные матрицы) — это микросхемы, которые можно запрограммировать на выполнение различных функций. Их можно перепрограммировать несколько раз, и они более гибкие, чем ASIC.
Зачем нужны ПЛИС?
ПЛИС используются, потому что они позволяют инженерам проектировать свои собственные схемы без необходимости покупать готовые детали. Это позволяет им экономить деньги и время. Кроме того, их можно легко перепрограммировать, что делает их идеальными для создания прототипов новых конструкций.
Из чего сделаны ПЛИС?
В большинстве ПЛИС используются кремниевые чипы, но существуют также ПЛИС, изготовленные из арсенида галлия (GaAs), германия и фосфида индия (InP).