这就不得不提到FPGA（现场可编程门阵列，Field Programmable Gate Array），顾名思义，FPGA 是一种可编程集成电路，可由用户配置以执行特定任务。相对于CPU和GPU的冯诺依曼结构，FPGA采用无指令、无需共享内存设计，每个逻辑单元的功能在重编程时就已经确定，使得FPGA的能效要比CPU和GPU高。那么相对于ASIC，FPGA的性能...
计算能力:CPU适合执行复杂的控制逻辑和串行计算任务;GPU擅长处理大规模并行计算任务;ASIC和FPGA则针对特定任务进行了优化,能够提供极高的计算效率。 功耗:一般来说,ASIC的功耗最低,其次是FPGA,再次是CPU,而GPU由于其并行处理能力强大,功耗也相对较高。 灵活性:CPU和GPU的编程灵活性最高,能够适应广泛的计算任务;FPGA...
📊 性能:性能介于GPU与ASIC之间,某些任务上比GPU更高效。 🧩 开发复杂性:开发比GPU复杂,需要编写硬件描述代码。 🏆 代表产品:Xilinx和Intel(Altera)的产品,是嵌入式系统和加密算法的优选。过去十年,Nvidia的GPU技术飞跃,能效比年年攀升,"黄氏定律"不是吹的!从P100到B100,8年时间,能耗每年降40%。Open AI训...
目前主流的FPGA仍是基于查找表技术的,已经远远超出了先前版本的基本性能,并且整合了常用功能(如RAM、时钟管理和DSP)的硬核(ASIC型)模块。 FPGA工作原理 由于FPGA需要被反复烧写,它实现组合逻辑的基本结构不可能像ASIC那样通过固定的与非门来完成,而只能采用一种易 于反复...
ASIC芯片一经设计就不能更改,那么当用户有其他需求时该怎么办? 这就不得不提到FPGA(现场可编程门阵列,Field Programmable Gate Array),顾名思义,FPGA 是一种可编程集成电路,可由用户配置以执行特定任务。 相对于CPU和GPU的冯诺依曼结构,FPGA采用无指令、无需共享内存设计,每个逻辑单元的功能在重编程时就已经确定,...
FPGA ASIC芯片一经设计就不能更改,那么当用户有其他需求时该怎么办? 这就不得不提到FPGA(现场可编程门阵列,Field Programmable Gate Array),顾名思义,FPGA 是一种可编程集成电路,可由用户配置以执行特定任务。 相对于CPU和GPU的冯·诺依曼结构,FPGA采用无指令、无需共享...
FPGA FPGA（Field-Programmable Gate Array，现场可编程门阵列）：一种可编程逻辑器件，可以按照用户需求进行编程，实现各种特定的逻辑功能。FPGA具有低延迟、高吞吐量、低功耗、可重构等优点，适合于各种实时计算和信号处理任务。ASIC ASIC（Application-Specific Integrated Circuit , 应用特定集成电路）是专门设计用于特...
本文介绍了ASIC和FPGA这两种计算芯片,并对它们的优缺点进行了比较。同时讨论了GPU在AI计算中的应用,并解释了为什么GPU在AI训练方面更适合,而FPGA和ASIC在一些特定场景下更具优势。 • 💡 ASIC是一种专用于特定任务的芯片,具有极强的定制能力和性能优势。
接下来,我们重点说说ASIC和FPGA的区别,还有它们和CPU、GPU之间的区别。 ASIC和FPGA,本质上都是芯片。AISC是全定制芯片,功能写死,没办法改。而FPGA是半定制芯片,功能灵活,可玩性强。 我们还是可以通过一个例子,来说明两者之间的区别。 ASIC就是用模具来做玩具。事先要进行开模,比较费事。而且,一旦开模之后,就没办...
计算能力:CPU适合执行复杂的控制逻辑和串行计算任务;GPU擅长处理大规模并行计算任务;ASIC和FPGA则针对特定任务进行了优化,能够提供极高的计算效率。 功耗:一般来说,ASIC的功耗最低,其次是FPGA,再次是CPU,而GPU由于其并行处理能力强大,功耗也相对较高。 灵活性:CPU和GPU的编程灵活性最高,能够适应广泛的计算任务;FPGA...