ASIC属于专用芯片，通过算法固化实现更高的算法利用率和能耗比，但开发周期较长、灵活性较弱。“我们认为，目前GPU仍是较好满足AI大模型、支持多模态的成熟的一站式解决方案，ASIC以其高性价比、高能耗比等优势将在未来AI市场中占据一席之地。”彭虎说。实际上，能耗问题已经是算力发展乃至AI发展的重要瓶颈。北京智源...
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）先说说大家最熟悉的CPU，英文全称Central Processing Unit，...
1.GPU核心 GPU核心是整个显卡最重要的部分,它是显卡上的一种高性能ASIC(Application Specific Integrated Circuit,应用特定的集成电路)。它具有非常高的计算能力,可以同时处理大量数据,实现实时渲染、物理模拟、人工智能等运算。 GPU核心通过内部的流处理器(Stream Processor)来实现高效的并行计算,其中每个流处理器可以同时...
首先,大家要记住,单纯从理论和架构的角度,ASIC和FPGA的性能和成本,肯定是优于CPU和GPU的。 CPU、GPU遵循的是冯·诺依曼体系结构,指令要经过存储、译码、执行等步骤,共享内存在使用时,要经历仲裁和缓存。 而FPGA和ASIC并不是冯·诺依曼架构(是哈佛架构)。以FPGA为例,它本质上是无指令、无需共享内存的体系结构。
ASIC的缺点也非常明显,就是芯片无法随着算法的改变而适配。 比如以数据中心领域为例,云服务器不可能每时每刻都有AI的需求,这时候ASIC的利用率就非常低,但GPGPU(general purpose)将GPU的能力拓展到了通用计算领域,可以很灵活地调度各项任务,同时保持和ASIC相当的算力和能耗水平。这种通用化的趋势在GPU的发展中也可以...
对常用的处理器芯片进行分类,有一个明显的特点:CPU&GPU需要软件支持,而FPGA&ASIC则是软硬件一体的架构,软件就是硬件。这个特点是处理器芯片中最重要的一个特征。 图2处理器芯片对比 图2可以从两个角度来说明:从ASIC->CPU的方向,沿着这个方向芯片的易用性越来越强,CPU&GPU的编程需要编译系统的支持,编译系统的作...
CPU和异构计算芯片GPU/FPGA/ASIC基础教程 - 全文-目前,FPGA已在腾讯海量图片处理以及检测领域已规模上线。 随着互联网用户的快速增长,数据体量的急剧膨胀,数据中心对计算的需求也在迅猛上涨。诸如深度学习在线预测、直播中的视频转码、图片压缩解压缩以及HTTPS加密等各类
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) 先说说大家最熟悉的CPU,英文全称Central Processing Unit,中央处理器。 CPU 但凡是个人都知道,CPU是计算机的心脏。
图3 神经网络基本结构 横向对比CPU,GPU,FPGA,ASIC计算能力,实际对比的是: 1.硬件芯片的乘加计算能力。 2.为什么有这样乘加计算能力? 3.是否可以充分发挥硬件芯片的乘加计算能力? 带着这三个问题,我们进行硬件芯片的计算能力对比。 腾云阁,已获得作者授权。
横向对比CPU,GPU,FPGA,ASIC计算能力,实际对比的是: 1.硬件芯片的乘加计算能力。 2.为什么有这样乘加计算能力? 3.是否可以充分发挥硬件芯片的乘加计算能力? 带着这三个问题,我们进行硬件芯片的计算能力对比。 3.2.1 CPU计算能力分析 这里CPU 计算能力用 Intel 的 Haswell 架构进行分析,Haswell架构上计算单元有2个...