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次之，可以通过重新编程来改变其逻辑功能；ASIC的灵活性最低，一旦制造完成，其功能就固定不变。02 成本效益分析 当选择计算
从ALU运算单元占比来看,GPU比CPU高,FPGA因为几乎没有控制模块,所有模块都是ALU运算单元,比GPU更高。 所以,综合各个角度,FPGA的运算速度会比GPU更快。 再看看功耗方面。 GPU的功耗,是出了名的高,单片可以达到250W,甚至450W(RTX4090)。而FPGA呢,一般只有30~50W。 这主要是因为内存读取。GPU的内存接口(GDDR5、H...
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...
GPU在并行计算能力和原始FLOPS性能上通常优于CPU,但在特定任务的能效比上可能不及FPGA或ASIC。其通用计算架构使其比ASIC和TPU更具灵活性,但在固定计算任务上效率相对较低。2. 可程序化逻辑门阵列(FPGAs)技术架构与特性FPGA是一种可在制造后重新配置的集成电路,由可编程逻辑块、可配置互连和I/O单元组成。与固定...
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...
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、ASIC、GPU,谁是最合适的AI芯片? 首先,单纯从理论和架构的角度,ASIC和FPGA的性能和成本,肯定是优于CPU和GPU的。 CPU、GPU遵循的是冯·诺依曼体系结构,指令要经过存储、译码、执行等步骤,共享内存在使用时,要经历仲裁和缓存。 而FPGA和ASIC并不是冯·诺依曼架构(是哈佛架构)。以FPGA为例,它本质上是无指...
主流的AI芯片主要包括GPU、FPGA、ASIC等。其中，GPU和FPGA是前期较为成熟的通用型芯片架构，而ASIC是为AI特定场景定制的芯片。CPU在AI应用领域也是必不可少，但不适用于AI计算。另外还有类脑芯片，可算作ASIC的一种。各种AI芯片各有优缺点。例如，GPU在深度学习算法训练上非常高效，但在应用时只能处理一张输入图像...
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次之,可以通过重新编程来改变其逻辑功能;ASIC的灵活性最低,一旦制造完成,其功能就固定不变。