Publikationstyp: Konferenz: Sonstiges
Art der Begutachtung: Keine Angabe
Titel: FPGA GPU Co-Design
Autor/-in: Huber, Philipp
Rosenthal, Matthias
et. al: No
Angaben zur Konferenz: Embedded Computing Conference 2019, Winterthur, 3. September 2019
Erscheinungsdatum: 3-Sep-2019
Sprache: Deutsch
Schlagwörter: FPGA; GPU; GPUDirect; RDMA; Nvidia; Xilinx
Fachgebiet (DDC): 004: Informatik
Zusammenfassung: Mit den heutigen Prozessoren, welche verschiedene Architekturen (CPU, GPU, FPGA) auf einem System vereinen wird die Partitionierung von Prozessen immer wichtiger. Neben der optimalen Verteilung der Prozesse auf die verschiedenen Ressourcen ist ein effizienter Datenaustausch notwendig. Signalverarbeitung in Echtzeit, wie zum Beispiel Video Verarbeitung, kann immense Rechenleistung benötigen, die nur eine GPU zur Verfügung stellen kann. Für das Erfassen und Vorverarbeiten von mehreren Video Streams eignet sich hingegen ein FPGA optimal. Ein enges und effizientes Zusammenspiel der einzelnen Komponenten ist deshalb unentbehrlich. Moderne Computer stellen mit PCI-Express ein sehr schnelles internes Daten Netzwerk zwischen CPU, GPU und FPGA zur Verfügung. Da jedoch die Kommunikation meistens über die CPU läuft, wird diese zum Bottleneck einer Anwendung. In dieser Präsentation werden verschiedene Wege gezeigt für ein effizientes FPGA-GPU Co-Design ohne CPU Bottleneck.
URI: https://digitalcollection.zhaw.ch/handle/11475/19329
Volltext Version: Publizierte Version
Lizenz (gemäss Verlagsvertrag): Lizenz gemäss Verlagsvertrag
Departement: School of Engineering
Organisationseinheit: Institute of Embedded Systems (InES)
Enthalten in den Sammlungen:Publikationen School of Engineering

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