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，实...
目前,智能驾驶领域在处理深度学习AI算法方面,主要采用GPU、FPGA 等适合并行计算的通用芯片来实现加速。同时有部分芯片企业开始设计专门用于AI算法的ASIC专用芯片,比如谷歌TPU、地平线BPU等。在智能驾驶产业应用没有大规模兴起和批量投放之前,使用GPU、FPGA等已有的通用芯片可以避免专门研发定制芯片(ASIC)的高投入和高风险,...
AI芯片可以理解为一个快速计算乘法和加法的计算器,而CPU要处理和运行非常复杂的指令集,难度比AI芯片大很多。GPU虽然为图形处理而设计,但是CPU与GPU并不是专用AI芯片,其内部有大量其他逻辑来实现其他功能,这些逻辑对于目前的AI算法来说完全无用。目前经过专门针对AI算法做过开发的GPU应用较多,也有部分企业用FPGA做开发,...
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,实现各种特定...
当前主流的AI芯片主要分为三类,GPU、FPGA、ASIC。GPU、FPGA均是前期较为成熟的芯片架构,属于通用型芯片。ASIC属于为AI特定场景定制的芯片。行业内已经确认CPU不适用于AI计算,但是在AI应用领域也是必不可少,另外一种说法是还有一种类脑芯片,算是ASIC的一种。