这些加速器通过针对性设计,在功耗效率、计算吞吐量(FLOPS)和内存带宽方面实现了显著优化。截至2025年4月,加速器市场需求呈指数级增长,主要驱动因素来自人工智能(AI)、机器学习(ML)、高性能计算(HPC)及边缘计算应用的广泛部署。本文将深入剖析...
FPGA具有并行计算能力，可以快速执行深度学习中大量的矩阵运算和张量操作。在深度学习模型中，这些计算是非常耗时的，但FPGA可以通过硬件级别的并行计算，在同一时间内执行多个计算任务，显著加速计算速度。ASIC（专用集成电路）：是为特定应用量身定制的，可提供最佳的性能和能源效率。用于深度学习的 ASIC 仍处于早期阶段，...
FPGA芯片主要由6部分完成,分别为:可编程输入输出单元、基本可编程逻辑单元、完整的时钟管理、嵌入块式RAM、丰富的布线资源、内嵌的底层功能单元和内嵌专用硬件模块。目前主流的FPGA仍是基于查找表技术的,已经远远超出了先前版本的基本性能,并且整合了常用功能(如RAM、时钟管...
FPGA的特点决定了它成为CPU智算的最佳伴侣。它可以与CPU形成协同工作模式，可降低CPU的负担，提高运算速度，而且FPGA可以根据算法需要进行量化，具有更高的计算效率。ASIC与GPU的对比：各有优劣ASIC与GPU是不竞争对手，分别具有自己的优势和劣势。* ASIC芯片的计算能力和计算效率都可以根据算法需要进行量化，具有很高的性...
相比GPU，FPGA具有更高的能效和更佳的节能性能。不过，由于需要使用硬件描述语言进行编程，它的使用门槛相对较高。TPU（张量处理单元）是专门为机器学习定制的ASIC芯片，由谷歌开发，针对张量运算进行了特别优化。TPU在处理大规模矩阵运算方面拥有卓越性能，特别是在神经网络训练和推理计算上表现突出。尽管TPU的能效较好，...
除了TPU和矿机之外，另外两类很有名的ASIC芯片，是DPU和NPU。DPU是数据处理单元（Data Processing Unit）...
主要分为基于SOC、ASIC和FPGA的三种类型，每种类型都经过精心定制，以适应特定用例或客户系统。TPU，即张量处理单元，其命名灵感源于Google的TensorFlow开源深度学习框架。这种处理器专为AI工作负载而设计，特别是在矩阵运算方面表现出色。在AlphaGo项目中，TPU助力人工智能驱动的Go玩家在2016年击败了围棋顶尖选手李世石，同时...
三星早几年也搞过ASIC,当时做的是矿机专用芯片。没错,很多人认识ASIC,就是从比特币挖矿开始的。相比GPU和CPU挖矿,ASIC矿机的效率更高,能耗更低。 ASIC矿机 除了TPU和矿机之外,另外两类很有名的ASIC芯片,是DPU和NPU。 DPU是数据处理单元(Data Processing Unit),主要用于数据中心。小枣君之前曾经专门介绍过,可以看...
本文介绍了ASIC和FPGA这两种计算芯片,并对它们的优缺点进行了比较。同时讨论了GPU在AI计算中的应用,并解释了为什么GPU在AI训练方面更适合,而FPGA和ASIC在一些特定场景下更具优势。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
AI芯片有3种,GPU、ASIC和FPGA。 它们在满足算力需求上是相互竞争的,关于用GPU还是用ASIC的讨论最近又开始出现了。 简单而言,GPU有先发优势,技术发展时间较长,各方面都非常成熟,使用成本较低,但就是功耗高。 ASIC面向特定用户需求设计的定制芯片,根据终端功能可以分出DPU芯片、NPU芯片、TPU芯片等,归属到XPU系列。