GPU GPU（Graphics Processing Unit，图形处理器）：一种专用处理器，主要用于图形、影像、视频等计算密集型应用。GPU采用并行处理方式，可以同时处理多个指令，适合于并行计算，其算力比CPU高，但功耗也较高。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...
学术界和产业界研究已经证明,运行深度学习算法中实现同样的性能,GPU 所需功耗远大于FPGA,例如国内初创企业深鉴科技基于FPGA 平台的人工智能芯片在同样开发周期内相对GPU 能效有一个数量级的提升。 FPGA,其设计初衷是为了实现半定制芯片的功能,即硬件结构可根据需要实时配置灵活改变。 研究报告显示,目前的FPGA市场由Xilinx...
对于FPGA来讲和ASIC设计有所不同,ASIC的硬件实现很多是由综合器决定的(比如用什么样的乘法器),但是对于FPGA来讲,资源全部是固定的,FPGA资源可以分为三块,运算逻辑(LUT DSP carry chain等),存储单元(REG SRL BRAM DRAM),IO(各种高速低速接口),相同的算法应用可以用不同的资源,不同资源的组合方式来实现。那么如...
FPGA、CPU、GPU、ASIC性能对比对比传统CPU、GPU、ASIC芯片，FPGA具有高性能、低消耗和灵活性等特点，具有广泛的应用市场。与CPU/GPU相比，单位功耗性能和计算耗时均成量级提升，同时可实现出色的I/0集成。1．FPGA、CPU、GUP对计算密集型和通信密集型任务耗时的比较 2．CPU、GPU、FPGA不同线程下处理速度的综合对比 ...
ASIC是比FPGA更定制化的东西，所以理论上可以实现最好的PPA（仅仅是理论上），但也意味着开发成本更高，...
架构对比是关于不同计算硬件架构之间的比较和分析。在计算领域,常见的硬件架构包括CPU、GPU、FPGA、ASIC、DSA等。每种架构有其独特的设计原理、特点和适用场景。 1. CPU(中央处理单元): CPU是一种通用目的的处理器,适用于各种计算任务。它具有高度灵活性、复杂的指令集和强大的控制能力。它适用于顺序计算和复杂的控...
FPGA是在PAL、GAL等可编程器件的基础上进一步发展的产物。它是作为专用集成电路(ASIC)领域中的一种半定制电路而出现的,既解决了定制电路的不足,又克服了原有可编程器件门电路数有限的缺点。 优点:可以无限次编程,延时性比较低,同时拥有流水线并行和数据并行(GPU只有数据并行)、实时性最强、灵活性最高 ...
第二,速度和功耗相对专用定制芯片(ASIC)仍然存在不小差距。 第三,FPGA 价格较为昂贵,在规模放量的情况下单块FPGA 的成本要远高于专用定制芯片。 人工智能定制芯片是大趋势,从发展趋势上看,人工智能定制芯片将是计算芯片发展的大方向。 5、AI芯片算力对比5.1 通用芯片—GPU ...
与主流芯片(CPU、GPU、ASIC)的对比,优势何在? 今天几乎所有复杂的数字IC都是通过单一任务链来构建的,即曾经被称为ASIC(Application-Specific IC)的设计流程。确定了对芯片要求的精确表述后,设计者收集一系列的功能块:处理器、内存模块、加速器功能和专用控制器,它们共同满足了要求。这些模块中的大多数都采用的IP,并...