与其他加速器的比较ASIC在其特定设计任务上的效率和带宽表现通常远优于GPU和FPGA,但缺乏应对算法变化的灵活性。对于通用计算任务,其原始计算性能可能低于高端GPU,而高昂的设计和生产成本限制了其应用范围,主要集中于大规模部署或特定领域应用。 ...
与ASIC相比，FPGA的最大优势在于其可重编程性，这意味着用户可以根据需要重新配置FPGA以适应新的任务需求...
相比于CPU和GPU,FPGA的能耗优势主要有两个原因:1)相比于CPU、GPU,FPGA架构有一定的优化,CPU、GPU需要频繁的访问DRAM,而这个能量消耗较大,FPGA可以减少这方面的能耗。2)FPGA的主频低,CPU和GPU的主频一般在1-3GHz之间,而FPGA的主频一般在500MHz一下。因此,FPGA的能耗要低于CPU、GPU。 3)可硬件编程 FPGA可硬件编...
目前，经过专门开发的GPU应用在训练环节较多，而部分企业也使用FPGA进行开发。但是，对于AI算法来说，专用AI芯片是必然趋势。主流的AI芯片主要包括GPU、FPGA、ASIC等。其中，GPU和FPGA是前期较为成熟的通用型芯片架构，而ASIC是为AI特定场景定制的芯片。CPU在AI应用领域也是必不可少，但不适用于AI计算。另外还有类脑芯...
如果生产量比较低,那么,FPGA会更便宜。如果生产量高,ASIC的一次性工程费用被平摊,那么,ASIC反而便宜。 这就像开模费用。开模很贵,但是,如果销量大,开模就划算了。 如下图所示,40W片,是ASIC和FPGA成本高低的一个分界线。产量少于40W,FPGA便宜。多于40W,ASIC便宜。
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的性能如何呢，前面文档君已经说过，AISC芯片属于定制款，因此性能更强，能耗更低，但因为技术门槛更高、设计周期更长，所以价格也更贵，但是当需要大...
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...
综上所述，FPGA与ASIC各有千秋。在需要高性能和灵活性的应用场景中，FPGA凭借其重构能力脱颖而出；而在追求极致性能和成本优势的领域，ASIC则更显优势。CPU、GPU、FPGA与ASIC，这四大计算基石在各自的领域内均展现出独特魅力。它们相互竞争又相互促进，共同推动着科技的飞速发展。展望未来，随着技术的持续演进和应用...
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...