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嵌入式系统的gpu(嵌入式 cpu)

嵌入式设备做实时图像处理,采用dsp还是采用gpu更好

看你处理图像时的要求咯,如果说是像图片的编解码啦,遥感识别啦这种用DSP完全可以了。

GPU与DSP(数字信号处理)在架构上存在显著差异。GPU的主要特点在于其所有计算均采用浮点算法,且目前不支持位或整数运算指令。图像处理是其设计的核心,存储系统采用二维分段存储,由区段号和二维地址组成,且不允许间接写操作。这给基于内存的算法带来了挑战。

GPU与DSP(Digital Signal Processing,数字信号处理)在架构上存在显著区别。GPU主要采用浮点算法进行所有计算,缺乏位或整数运算指令。其存储系统设计为二维分段,包含区段号和二维地址,且不允许间接写操作,输出地址由光栅处理器决定。这使得处理自然分布的算法变得复杂。

我觉得可以这样理解:GPU在运算上比普通CPU(包括DSP)快的原因是采用空间换时间,其虽然速度快,但面积大,功耗大。在某些特殊需要(高性能、高吞吐率)的图像处理场合,DSP是代替不了GPU的;但是一般场合下,对性能要求不苛刻的情况下,为什么不选择低成本低功耗的DSP。

GPU在几个主要方面有别于DSP架构。其所有计算均使用浮点算法,而且目前还没有位或整数运算指令。此外,由于GPU专为图像处理设计,因此存储系统实际上是一个二维的分段存储空间,包括一个区段号(从中读取图像)和二维地址(图像中的X、Y坐标)。此外,没有任何间接写指令。

像基恩士、松下、OMRON的智通影像系统都是嵌入式的。优点就是比较快速,里面有许多现成的处理模块。开发比较简单。缺点是价格相对较贵,一些较少应用的功能无法实现。界面、数据等都一样,无法定制。不像PC-BASE一样,可以由编程人员自己定义。

芯片、集成电路与半导体专业分析

1、芯片、集成电路与半导体的概念辨析芯片( Chip ):芯片是集成电路的实物载体,通常指封装后的微型电子器件或部件,其内部包含有由半导体材料制成的电路。广义上, “ 芯片 ” 常被用来泛指各种类型的集成电路,如 CPU 、 GPU 、存储器芯片等。

2、芯片,即微电路或集成电路,是现代电子设备的核心组成部分,由包含集成电路的硅芯片制成。它是半导体元器件的总称,常作为计算机、手机等设备不可或缺的元件。半导体,因其电导率介于导体和绝缘体之间,被广泛应用于各种电子产品,如半导体收音机和电视机。

3、芯片,又称微电路、微芯片、集成电路(英文:integrated电路,IC).它是指包含集成电路的硅芯片,非常小,往往是计算机或其他电子设备的一部分。芯片是半导体元器件产品的总称。是集成电路(IC,完整的电路)载体,其由晶片分割。硅片是一小片包含集成电路的硅,是计算机或其他电子设备的一部分。

4、芯片:是电子技术中实现电路小型化的一种方法,通常是在半导体晶圆的表面制造。半导体:是指在室温下导体和绝缘体之间具有导电性的材料。半导体广泛应用于消费电子、通信系统、医疗仪器等领域。集成电路:是一种微电子器件或器件。

5、分类不同 芯片在电子学中是一种把电路小型化的方式,并时常制造在半导体晶圆表面上。半导体指常温下导电性能介于导体与绝缘体之间的材料。半导体在消费电子、通信系统、医疗仪器等领域有广泛应用。集成电路是一种微型电子器件或部件。

6、芯片(chip)就是半导体元件产品的统称。是集成电路(IC,integrated circuit)的载体,由晶圆分割而成。硅片是一块很小的硅,内含集成电路,它是计算机或者其他电子设备的一部分。半导体(semiconductor),指常温下导电性能介于导体(conductor)与绝缘体(insulator)之间的材料。

在嵌入式GPU上做OpenCL开发,要怎么配置环境_gpu加速cuda和opencl_百度...

首先要将显卡驱动更新到最新版,以支持opencl。首先要下载安装opencl库。安装好VC2012,项目属性-VC目录-包含目录(include),C:ProgramFiles(x86)AMDAPPSDK.9include。 项目属性-链接器-常规-附加库目录,C:ProgramFiles(x86)AMDAPPSDK.9lib?。

首先右键单击此电脑--属性,如下图所示。属性界面点击设备管理器,如下图所示。设备管理器中点击显示适配器,如下图所示。找到自己的显卡,右键单击选择属性。进入显卡属性,点击驱动程序。进入驱动程序界面,点击回退驱动程序。

OpenCL。OpenCL的GPU加速选项中更优,且编程方便,速度较快。cuda稳定,但需要NVIDIA的显卡或计算卡,速度较慢。

cuda好。优化程度高:CUDA是NVIDIA开发的专有技术,专门针对NVIDIAGPU进行了高度优化,可以充分利用GPU的并行计算能力,实现更高的性能。丰富的生态系统:CUDA拥有丰富的开发工具和生态系统,包括NVIDIA的驱动程序、编译器、调试工具等,使得开发人员能够快速构建高效的GPU加速应用程序。