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鉴于其高性能、易编程及低成本特点,GPGPU技术在许多情况下能够替代FPGA和DSP。
尽管没有针脚,诸如图形处理器(GPU)和Tilera处理器等多核处理器在某些应用中正逐步替代现场可编程门陈列(FPGA)。开发人员表示,GPU可用于执行多种功能,而非单纯的图形处理,从而成就了图形处理器通用计算(GPGPU)技术的出现,其中最为瞩目的便是 NVIDIA’s CUDA。当评估GPGPU、TILE或FPGA技术能否作为任何即定应用的首选时,需考虑(但不局限于)以下因素:
• 可用处理能力
• 延迟
• 可扩展性
• 开发成本
• 技术嵌入
• 价格
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