FPGA芯片和人工智能芯片(AI芯片)在设计和应用上存在一些关键的区别,这些区别主要体现在它们的功能、优化目标和适用场景上。 首先,FPGA(现场可编程门阵列)芯片是一种可编程逻辑器件,它提供了大量的可编程逻辑单元和互连资源,允许用户通过编程来定义其内部电路的结构和功能。因此,FPGA芯片具有很高的灵活性和可定制性,可以...
同时全球AI芯片市场也持续扩张,Gartner预测到2024年,全球AI芯片市场规模将达到671.48亿美元,从2022年至2024年的复合年增长率高达23.23%。 FPGA——突破AI算力瓶颈的半定制化芯片 FPGA(现场可编程门阵列)凭借比特级定制结构、流水线并行计算和高效能耗,在深度...
接下来说AI芯片。众所周知,AI芯片是今年的出圈产品,也是IC行业的新财富密码。 目前市场上比较常见的用于AI的芯片有GPU、DSP、FPGA和ASIC,以及他们的各种组合。它们都可以运行AI算法。但AI芯片和传统芯片还是有本质的区别的——AI芯片需要为AI算法专门设计。 换句话说,AI芯片指的就是针对人工智能算法做了特殊加速设计...
FPGA 在构建自定义功能时提供块之间的细粒度连接。但在某些上下文中,这对 AI 芯片来说是冗余的,负责互连的细粒度连接显著增加了芯片尺寸。它还会增加延迟和功耗。AI 芯片需要与更复杂的块进行粗粒度连接。为了满足这些需求,创建了专门的 AI IP 块。例如,Intel Stratix 10 NX FPGA 是专门使用 AI Tensor Blocks 设...
英特尔收购了多家AI芯片的初创公司, 3.3: Achronix 这是唯一一家可以和两在巨头一较高下的FPGA公司。 2019年5月发布了Speedster7t的FPGA产品,主打高速网络传输,机器学习加速。它针对AI计算做了充分的优化。最多能集成300Mb的片上内存,和英特尔的高端产品Stratix10近似。另外,这款FPGA基于台积台的7nm工艺制造,与赛...
• 💡 ASIC是一种专用于特定任务的芯片,具有极强的定制能力和性能优势。 • 💡 FPGA是一种可重构的芯片,灵活性高,适用于产品原型开发和低产量应用。 • 💡 GPU在AI训练中的算力强大,但在AI推理和一些特定场景下,FPGA和ASIC更节能、更高效。
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芯片的技术架构可以根据其设计方式和特点进行分类。以下是几种常见的AI芯片技术架构: 1. GPU(图形处理器)架构:GPU最初是用于图形渲染和游戏处理的,但由于其高度并行的特性,逐渐被应用于深度学习计算。GPU架构采用多个计算单元(CUDA核心)进行并行计算,能够高效地执行浮点运算和矩阵计算。NVIDIA的Tensor Core技术进一步...
FPGA还可以创建多个并行计算流水线（在概念上类似于GPU提供的功能），这对于作为众多AI算法核心的矩阵乘法计算类型来说非常有用。此外，FPGA架构设计的灵活性可用于在芯片上分配存储块，从而优化数据传输——这是对AI软件的另一个关键需求。多年来，莱迪思半导体一直致力于开发能够实现这些类型功能的软件工具，并拥有一...
并行处理是最普遍的,也是AI加速器的基础。它可以通过许多阵列的小型专用处理内核(如特定算法的GPU)来实现,或者以数据流(即专用处理器的流水线)的方式来实现。不过,这两种体系架构都给FPGA的实现带来了诸多挑战。 设计团队在RTL中可以对处理单元及其互连进行编码,并将RTL...