从性能和功耗的角度来看,作为专用定制芯片,ASIC是比FPGA强的。 FPGA是通用可编辑的芯片,冗余功能比较多。不管你怎么设计,都会多出来一些部件。 前面小枣君也说了,ASIC是贴身定制,没什么浪费,且采用硬连线。所以,性能更强,功耗更低。 FPGA和ASIC,不是简单的竞争和替代关系,而是各自的定位不同。 FPGA现在多用于产品...
ASIC属于为AI特定场景定制的芯片。 GPU(图像处理单元):GPU最初承担图像计算任务,能够进行并行计算,因此GPU架构本身比较适合深度学习算法,通过对GPU的优化,进一步满足深度学习大量计算需求。其主要缺点在于功耗较高。 FPGA(FieldProgrammableGateArray,现场可编程门阵列):FPGA,具有足够的计算能力、较低的试错成本和足够的灵活...
通信密集型任务,CPU、GPU、FPGA、ASIC 的数量级比较(以 64 字节网络数据包处理为例,数字仅为数量级的估计) 对通信密集型任务,FPGA 相比 CPU、GPU 的优势就更大了。 从吞吐量上讲,FPGA 上的收发器可以直接接上 40 Gbps 甚至 100 Gbps 的网线,以线速处理任意大小的数...
对于FPGA来讲和ASIC设计有所不同,ASIC的硬件实现很多是由综合器决定的(比如用什么样的乘法器),但是对于FPGA来讲,资源全部是固定的,FPGA资源可以分为三块,运算逻辑(LUT DSP carry chain等),存储单元(REG SRL BRAM DRAM),IO(各种高速低速接口),相同的算法应用可以用不同的资源,不同资源的组合方式来实现。那么如...
云端芯片现状:GPU占据云端人工智能主导市场,以TPU为代表的ASIC目前只运用在巨头的闭环生态,FPGA在数据中心业务中发展较快。 GPU应用开发周期短,成本相对低,技术体系成熟,目前全球各大公司云计算中心如谷歌、微软、亚马逊、阿里巴巴等主流公司均采用GPU进行AI计算。
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...
FPGA的缺点: 1. 价格较高,规模量产后的单价更是远高于ASIC。目前FPGA的造价相比GPU更为高昂,如果规模量产后,其不像ASIC可以分摊固定成本,存在单个芯片的编译成本,所以单价远高于ASIC。 2. 计算能力和峰值性能不如GPU。FPGA的可编程性用在虚拟化服务的云平台很好,但其中的逻辑单元很多都是基于SRAM查找表,不如GPU中...
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，实现各种特定的逻辑功能。FPGA具有低延迟、高吞吐量、低功耗、可重构等优点，适合于各种实时计算和信号处理任务。ASIC ASIC（Application-Specific Integrated Circuit , 应用特定集成电路）是专门设计用于特...
计算能力:CPU适合执行复杂的控制逻辑和串行计算任务;GPU擅长处理大规模并行计算任务;ASIC和FPGA则针对特定任务进行了优化,能够提供极高的计算效率。 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,功耗也相对较高。 灵活性:CPU和GPU的编程灵活性最高,能够适应广泛的计算任务;FPGA...