作者：VíctorMayoral-Vilches和GiulioCorradi，賽靈思公司
連載兩：工業類比CPU／GPU，ASIC和FPGA，誰更適合機器人較量爭論
CPU和通用GPU是兩種普遍利用的貿易較量爭論平臺，由于它們可用性高且具有通用性。這一些較量爭論技術的通用性，是機器人專家對其特殊感興趣的緣故。可是通用性的價值是：
1.通用平臺的固定架構難以順應新的機器人場景。追加功用常常需求追加硬件，這也常常意味著要花時候對新的硬件舉行新的體系集成度。
2.通用性幸免招致其正在時效上的缺點，進而危害確定性構成。
3.其功耗平常比專用盤算架構高一到兩個數量級。
4.其固定的、不具備矯捷應變才能的架構，招致其對網絡安全要挾和歹意舉動的抵抗才能削弱。熔毀大概鬼魂等網絡攻擊示例表白，若是欠缺重新配置數據流流水線的才能，較量爭論平臺最終將損失安全性。
整體來講，CPU、GPU和ASIC等接納固定架構的器件，正在其為開發者給予上風的與此同時，還讓其付出了價值。它們所缺少的機動應變才能，致使其缺少時效性，能耗提升。并且因為它們沒法經由過程重新配置架構來進步硬件的抗風險才能，因此正在網絡要挾眼前愈加懦弱。
CPU的工業類比
圖1是CPU的工業類比，它將CPU了解成一系列車間，而且每一個車間支配一名妙技特別很是純熟的工人。
圖1：CPU的工業類比
這一些工人每人皆能運用通用東西出產出幾近任何產物。每一位工人按次第運用不一樣的東西，將原材料制作為制品，一次出產一件產物。依據使命的性質，這類串行出產流程也許用到大批步調。這一些車間根本相互自力，工人能滿身心腸完成不一樣使命，不用擔憂滋擾或調和題目。雖然CPU非常靈動，但它的底層硬件是固定的。CPU仍然在根本的馮諾依曼架構上運轉。數據由存儲器讀取到處理器開展運算，然后寫回到存儲器。根本上每一個CPU皆以串行體式格局運轉，一次一個指令。與此同時架構以算術邏輯單位為中間，每一次運算皆需要將數據輸入到ALU并由ALU輸出數據。
CPU的工業類比
GPU還可以用車間和工人類比，但它們的數目要大得多，而且工人的專業化水平還要高良多，如圖2所示。
圖2：GPU的工業類比
快遞分揀機器人創新設計GPU工人只會利用特定的東西，每人能完成的義務品種要少很多，但他們完成義務的服從十分高。GPU工人在反復干雷同的少許義務時服從最高，尤其是當他們部分與此同時干統一件事情時。GPU處置了CPU的重要缺點之一，即并行處置大批數據的才能。
雖然GPU比CPU具有極度多的核，但GPU接納的依然是固定的硬件架構。GPU的核仍舊包羅某種范例的馮諾依曼處置懲罰器。一條指令就可以處置懲罰上千條或更多數目的數據，只管一般必需對取此同時處置懲罰的每一條數據舉行雷同的運算。原子處置懲罰元正在數據矢量上運算，但仍舊是每一個ALU施行一條固定的指令。因而，用戶仍舊需求經過固定的數據途徑，由存儲器將數據傳遞給這一些處置懲罰單位。取CPU類似，GPU還接納固定硬件構建，對所有的機器人使用來講，其根基架構和數據流全是固定穩定的。
英國asda分揀機器人價格中國分揀機器人的痛點視覺分揀機器人應用FPGA的工業類比
分揀機器人市場調研如果說CPU和GPU是工人根據挨次順次將輸入加工成輸出的車間，那末FPGA便是靈動的自適應工場，可以針對手中的具體任務定制創設裝配線和傳送帶。
圖4：FPGA的工業類比
這類靈敏應變能力，意味著FPGA架構師能夠先構建工場、裝配線和工位，然后依據所需完成的義務對它們舉行量身定制，而這不是運用通用東西。這一些工場中的原材料由分派正在裝配線上的工人小組逐漸加工成制品。每名工人皆反復地完成一樣的義務，與此同時半制品依據傳送帶正在工人世舉行通報。如許能大幅提拔生產力，并包管以最好體式格局充分利用資源和電力。正在這個類比中，工場是OpenCL加快內核，裝配線是數據流流水線，工位是OpenCL較量爭論功效。
ASIC的工業類比
取FPGA相似，ASIC還制作工場，然則ASIC中的工場是終極形態，不可以修改。換言之，這一些ASIC內部只有機器人，工場內不存在人類認知。這一些裝配線和傳送帶是固定的，不允許調換自動化步驟。ASIC的這類專用型固定架構付取它們極高的能效，和大批量規模化出產下的最低價錢。但遺憾的是，ASIC的開辟一般需求耗時很多年，并且不支持開展任何調換，這將會招致前期投入的資產很快跟不上將來出產力提拔的調換。
圖4：ASIC的工業類比
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