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,...
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,...
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。 FPGA(Field Programmable Gate Array,现场可编程门阵列)具...
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...
导读: 常被提及的 AI 算力芯片是一种逻辑芯片,用于处理大量的计算任务。逻辑芯片主要用于实现运算和逻辑判断功能。逻辑芯片由 CPU、GPU、FPGA、ASIC芯片四大类组成。其中,CPU 的架构更适用于处理串行计算,即在…
主流AI算力芯片：特点和功能如今，主流的AI算力芯片主要分为CPU、GPU和ASIC三大类，每种芯片都有其独特的计算特点和功能。1. CPU：传统通用计算之王CPU，即中央处理器，是计算机的心脏。它按照冯·诺依曼架构运行，包含运算器、控制器、存储器等主要部分。数据在存储器中存储，控制器从存储器中获取数据并交给运算器...
逻辑芯片,其实说白了就是计算芯片。它包含了各种逻辑门电路,可以实现运算与逻辑判断功能,是最常见的芯片之一。 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”,也主要是指它们。 █CPU(中央处理器)
ASIC ASIC(Application-Specific Integrated Circuit , 应用特定集成电路)是专门设计用于特定应用的芯片。它们被广泛用于加速 AI 工作负载,因为它们可以实现高度定制化的计算,具有极高的性能,与通用集成电路不同,ASIC电路是根据特定的应用要求进行设计和定制的,其功能非常专一。ASIC一般用于需要高度可靠性、高速度和低功耗等...
常被提及的AI算力芯片是一种逻辑芯片，用于处理大量的计算任务。逻辑芯片主要用于实现运算和逻辑判断功能。逻辑芯片由CPU、GPU、FPGA、ASIC芯片四大类组成。其中，CPU的架构更适用于处理串行计算，即在单个处理器上执行单个复杂任务；GPU的架构更适合并行运算，即最短的时间里完成大量同质化数据的并行运算。AI大模型的...