CPU、GPU与FPGA性能深度对比：测试结果与建议

本文档探讨了国外高性能计算领域的一项研究，聚焦于Intel Xeon 5650 CPU（双核心）、NVIDIA的GeForce GTX460和9800 GTX+ GPU以及Virtex-5 FPGA这三种主流计算平台的性能比较。该研究由Christopher Cullinan、Christopher Wyant和Timothy Frattesi共同完成，在导师Xinming Huang的指导下进行。近年来，随着高性能计算的快速发展，项目团队对66个基准测试进行了细致评估，以衡量这些硬件在执行效率和数据传输速度方面的表现。 在测试结果中，GPU在执行时间上表现出色，显示出其在并行处理和图形密集型任务上的优势。尤其是NVIDIA GeForce GTX460和9800 GTX+，它们在处理大量并行计算任务时具有显著的优势，能够快速地执行图形和计算密集型工作负载。然而，CPU在整体执行效率上占据主导地位，特别是在结合数据传输和处理能力时，由于其通用性使得在多种任务类型中表现均衡。 相比之下，FPGA在固定算法应用和数据流水线处理方面展现出极高效率，特别适合那些需要高度定制化和优化的计算场景。通过利用FPGA的可编程逻辑，可以实现对特定算法的硬件级加速，从而在特定任务上超越其他平台。 尽管GPU在某些方面表现出色，但团队也提出了一些建议，强调进一步研究的必要性，尤其是在将不同的硬件平台优化组合，以充分利用各自的优势，提升整体计算性能。此外，论文还感谢了导师Xinming Huang的持续指导和支持，以及MathWorks提供的资金赞助，这些都对项目的成功实施起到了关键作用。 这篇报告为我们提供了一个深入了解CPU、GPU和FPGA在性能上差异与互补性的视角，对于设计和选择高效能计算平台具有重要的参考价值，特别是在当前追求极致性能和定制化计算的背景下。