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的性能如何呢，前面文档君已经说过，AISC芯片属于定制款，因此性能更强，能耗更低，但因为技术门槛更高、设计周期更长，所以价格也更贵，但是当需要大规...
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 当选择计算硬件时,除了考虑性能之外...
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...
因此对流式计算的任务,FPGA 比 GPU 天生有延迟方面的优势。 计算密集型任务,CPU、GPU、FPGA、ASIC 的数量级比较(以 16 位整数乘法为例,数字仅为数量级的估计。ASIC 专用芯片在吞吐量、延迟和功耗三方面都无可指摘,但微软并没有采用,出于两个原因: 数据中心的计算任务是灵活多变的,而 ASIC 研发成本高、周期长...
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,...
国内代表厂商:复旦微电子 FPGA AI 加速器,紫光国微AI 推理 FPGA。 4.总结对比 5.协同工作 在AI 服务器中,这些芯片通常协同工作: CPU 负责调度任务:任务管理、数据预处理、模型部署。协调 GPU/FPGA/ASIC 进行计算。 GPU 负责 AI 训练:进行大规模神经网络训练(如 GPT-4、DALL·E)。
FPGA是一种可编程集成电路，用户可以根据需求进行配置，以执行不同的任务。这种灵活性使得FPGA在应对不断变化的市场需求时具有显著优势。相对于CPU和GPU的冯·诺依曼结构，FPGA以其独特的无指令、无需共享内存设计脱颖而出。在重编程过程中，每个逻辑单元的功能已预先设定，从而确保了FPGA的高能效。那么，FPGA与ASIC...
FPGA与主流芯片(CPU、GPU、ASIC)的对比-大量的数据要经过更多的测试,然后被送到掩膜车间和制造实际集成电路的工厂。这个过程可以制造出相当接近底层芯片工艺的潜在最大密度、速度和能效的集成电路。