01 性能对比 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...
根据形态,GPU可分为独立GPU(dGPU,discrete/dedicated GPU)和集成GPU(iGPU,integrated GPU),也就是常说的独显、集显。 GPU也是计算芯片。所以,它和CPU一样,包括了运算器、控制器和寄存器等组件。 但是,因为GPU主要负责图形处理任务,所以,它的内部架构和CPU存在很大的不同。 如上图所示,CPU的内核(包括了ALU)数量比...
FPGA的的架构固然带来了应用上的灵活性和低成本,但是从执行的效率上来说,它又远远比不上ASIC,FPGA的通用性必然导致冗余。FPGA的运算电路基于查找表,比如说,FPGA内部有1000万个自定义逻辑部件,一个4输入的查找表单元需要96个晶体管来支持,而在ASIC上来实现估计只需要10个左右。这些冗余也必然体现在芯片的面积和功耗...
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,...
FPGA与单片机ASIC,CPU,GPU,MCU,DSP的区别, 视频播放量 6961、弹幕量 2、点赞数 118、投硬币枚数 40、收藏人数 193、转发人数 33, 视频作者 Helowen, 作者简介 中国人也要有自己的Chinglish,不能让外国人在英语方面卡脖子。,相关视频:4分钟看懂芯片的概念和分类,三分钟
01 性能对比 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。
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。
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)。 ASIC 负责 AI 推理:运行训练好的 AI 模型,进行高效 AI 计算(如GoogleTPU)。 FPGA 负责定制计算:在某些任务中提供特定优化,如边缘 AI、金融计算。