Gast
#3788850
Wie lange müsste man rechnenen um mit FPGAs fitt genug zu sein um sinnvolle Anwendungen effizient implementieren und externen Ram (beforzugt DDR4) ansprechen zu können?
Gast
#3788869
Für Sozialpädagogen oder Maschinenbauer wahrscheinlich t = ∞.
Gast
#3788885
unwissender schrieb: > beforzugt DDR4 Klingt als ob du nicht nur keine Ahnung von FPGAs hast sondern von Technologie/Elektronik im Allgemeinen. Plane mal mit ca 1 bis 2 Jahren wenn du dich voll reinsteigerst. Um was genau geht es denn? Oft sind die wirren Ideen der Hilfesuchenden hier und die geplanten Loesungsansaetze dazu voelliger Unsinn.
Gast
#3788907
Einen fertigen Memory Core einzubauen und einigermaßen richtig anzusprechen ist nur die halbe Miete. Wenn dann noch Schaltungsdesign und Layout von Highspeed Schaltungen hinzukommt wird es gleich nochmal so viel Arbeit.
Gast
#3788939
Molekulardynamiksimmulationen die auf der CPU zu langsam laufen, und mir wurde gesagt dass es eventuell besser wär das auf FPGAs als auf GPUs zu portieren. Aber bei 1-2 Jahren hat sich das erledigt und es wird eine GPU version werden.
Gast
#3788946
Es gibt fertige FPGA-Boards mit onboard RAM die man ggf. nutzen könnte. Aber auch eine ordentliche Schnittstelle zwischen PC und Board ist i.d.R. nicht so einfach und für einen totalen Anfänger sicherlich eine große Herausforderung. Ich würde auch erst mal den CUDA Ansatz verfolgen.
Gast
#3788988
Die Frage wäre auch was Du (bzw. das Institut an dem Du arbeitest/studierst) überhaupt dafür ausgeben würdest und wieviel Rechenleistung überhaupt benötigt wird. Wenn das auf einer einzelnen GPU passabel laufen kann - dann ist die Antwort klar: Nimm eine GPU. Brauchst Du nen Cluster mit dutzenden GPUs siehts evtl. anders aus ;-)
Gast
#3789194
Schau mal bei Altera. Die haben ne OpenCL Loesung fuer FPGAs. Kannst in OpenCL programmieren (C) und dann auf nem entsprechenden FPGA Board laufen lassen.
@ unwissender (Gast) >Molekulardynamiksimmulationen die auf der CPU zu langsam laufen, und mir >wurde gesagt dass es eventuell besser wär das auf FPGAs als auf GPUs zu >portieren. Kann sein, aber das macht man nicht selber sondern beauftragt Profis, die das können. AUsserdem fängtr man nicht ganz unten auf der Hardwareebene an sondern schau erstmal, welche Boards + Framework vorhanden sind. > Aber bei 1-2 Jahren hat sich das erledigt und es wird eine > GPU version werden. Dito.
Gast
#3789416
Geht doch noch einfacher: http://aws.amazon.com/de/hpc/
Gast
#3789457
Ich weiß nun nicht, welche finanziellen Ressourcen du hast. Es gibt aber mittlerweile sehr gute Lösungen in Verbindung mit Matlab. Da du Berechnungen durchführen möchtest gibt es dort Möglichkeiten. Du kannst z.B. mit dem Matlab Coder C-Code generieren lassen und mit dem Matlab HDL Coder kannst du HDL Design erstellen und dir damit die Einarbeitung ersparen. Also wir haben gerade gute Erfolge im Bereich der Medizintechnik damit gemacht (Simulation und Steuerung von künstlichen Körperteilen). Interessanter Link: http://www.mathworks.de/products/hdl-coder/
Gandalf schrieb: > und dir damit die Einarbeitung ersparen. Ungeachtet der Frage, wie effektiv das vom MATLAB generierte HDL denn sein wird, bleibt zumindest der Umstand, dass das ganze Paket auch noch in einen realen Chip eingebaut werden muss, der Interfaces, Speicher und Steuerung brauchen wird. Ich wüsste zudem nicht, dass MATLAB einen Code auswirft, der einen DDR4-Speicher ansteuern könnte, zumal nicht einmal Xilinx einen dafür passenden MIG-Core anbietet. Das Einzige, was innerhalb von MATLAB-Simulink automatisch geht, ist die Einbindung der FPGA-Plattform innerhalb der Simulation in MATLAB. Sobald das HDL dafür codiert und in den FPGA geladen wurde, simuliert alles hardware-unterstützt und damit schneller. Um mit FPGAs aber Beschleunigung in Realzeit zu bekommen, braucht es ein taugliches framework und einen design flow. Beides ist komplexer, als für DSP-Plattformen und erfordert auch ein sinnvolles Aufstellungen der Gleichungen für Parallelisierung in FPGAs. Allein C auf FPGAs laufen zu lassen, statt auf DSPs ist nicht so zielführend und lohnt in Anrechung aller Aufwände in aller Regel nicht.
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