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...
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...
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,...
三、数据的推断:FPGA VS ASIC 虽然“CPU+GPU”或者“MIC”的计算模型被广泛的应用于各种深度学习中去。其实CPU与GPU都是利用现有的成熟技术去提供了一种通用级的解决方法来满足深度学习的要求,尽管如Intel 与NVIDIA不断推出了如“KNL”和“Pascal”系列加速芯片来助阵深度学习,但这仅仅是大公司对于深度学习的一种妥...
大家经常听说的CPU、GPU、FPGA、ASIC，全部都属于逻辑芯片。而现在特别火爆的AI，用到的所谓“AI芯片”...
FPGA与单片机ASIC,CPU,GPU,MCU,DSP的区别, 视频播放量 6708、弹幕量 2、点赞数 115、投硬币枚数 40、收藏人数 186、转发人数 31, 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:FPGA和CPU、GPU到底有什么区别?,4
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。
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...