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...
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...
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的性能如何...
ASIC芯片一经设计就不能更改,那么当用户有其他需求时该怎么办? 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...
📊 性能:性能介于GPU与ASIC之间,某些任务上比GPU更高效。 🧩 开发复杂性:开发比GPU复杂,需要编写硬件描述代码。 🏆 代表产品:Xilinx和Intel(Altera)的产品,是嵌入式系统和加密算法的优选。过去十年,Nvidia的GPU技术飞跃,能效比年年攀升,"黄氏定律"不是吹的!从P100到B100,8年时间,能耗每年降40%。Open AI训...
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。 GPU方案 GPU与CPU的架构对比 CPU遵循的是冯·诺依曼架构,其...
在训练大规模语言模型方面，TPU v5p的性能表现尤为突出，是A100 GPU的四倍。FPGA：CPU智算的最佳伴侣FPGA是可编程逻辑门阵列，与ASIC芯片相比，它是半光隙电路芯片，弥补了全光隙电路芯片的不足，又克服了原有可编程器件门电路数有限的缺点。FPGA的特点包括：* 可直接用晶体管电路实现用户的算法，无需通过指引系统...
ASIC（Application-Specific Integrated Circuit）即应用特定集成电路，是一种为特定应用设计的定制芯片。与FPGA不同，ASIC是硬固定的，无法像FPGA那样重新配置。但ASIC的效率远高于FPGA，因为它的所有部分都是为特定应用设计的。ASIC在许多领域都有应用，包括通信、工业控制、加密等。总结起来，FPGA、CPU、GPU、NPU和ASIC...
• 💡 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。
面对这种单一的设计方式，FPGA应运而生。FPGA，即现场可编程门阵列，其最大魅力在于用户可以根据需求进行编程。不同于固定的ASIC设计，FPGA的结构允许灵活重构，仿佛拼积木一般，可以根据自己的想象进行组合。虽然造成一些冗余和浪费，但在灵活性方面却有着得天独厚的优势。综上所述，这四种计算单元，CPU、GPU、FPGA与...