而在去年出货量最大的依然是GPU,占比高达47%左右,第二名为占比34%的CPU,其次才是ASIC与FPGA,但ASIC已经隐隐有迎头赶超之势。 选择通用性还是专用性 从2016年左右,就一直流传着这样一个说法,那就是AI计算作为特定负载的高性能计算,其未来肯定是属于ASIC这样的“专用芯片”。这个说法似乎也没错,毕竟我们转而看下...
简单来说，AI芯片的市场分为三大类：第一种是以英伟达为代表的GPU，通用性强，几乎能干所有AI相关的活儿；第二种是ASIC，专门为特定任务设计，性能高、成本低；第三种是FPGA，半定制化，灵活性强，但用起来比较复杂。过去，英伟达的GPU因为性能强大，一直独占鳌头，但现在ASIC的异军突起似乎让这局势有了新变化。12...
ASIC（Application-Specific Integrated Circuit , 应用特定集成电路）是专门设计用于特定应用的芯片。它们被广泛用于加速 AI 工作负载，因为它们可以实现高度定制化的计算，具有极高的性能,与通用集成电路不同，ASIC电路是根据特定的应用要求进行设计和定制的，其功能非常专一。ASIC一般用于需要高度可靠性、高速度和低功耗...
同时他也补充称，“我们预计在未来几年，AI ASIC的增速将超过GPU计算。”巴克莱的另一份报告则预计，AI推理计算需求将快速提升，预计其将占通用人工智能总计算需求的70%以上，推理计算的需求甚至可以超过训练计算需求，达到后者的4.5倍。英伟达GPU目前在推理市场中市占率约80%，但随着大型科技公司定制化ASIC芯片不断...
目前,智能驾驶领域在处理深度学习AI算法方面,主要采用GPU、FPGA 等适合并行计算的通用芯片来实现加速。同时有部分芯片企业开始设计专门用于AI算法的ASIC专用芯片,比如谷歌TPU、地平线BPU等。在智能驾驶产业应用没有大规模兴起和批量投放之前,使用GPU、FPGA等已有的通用芯片可以避免专门研发定制芯片(ASIC)的高投入和高风险...
• 💡 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。
█FPGA、ASIC、GPU,谁是最合适的AI芯片? 首先,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...
CPU vs GPU █ASIC(专用集成电路) 上篇提到,GPU的并行算力能力很强,但是它也有缺点,就是功耗高,体积大,价格贵。 进入21世纪后,算力需求呈现两个显著趋势:一,算力的使用场景,开始细分;二,用户对算力性能的要求,越来越高。通用的算力芯片,已经无法满足用户的需求。
ASIC,即专用集成电路,是一种专为特定任务而设计的芯片。它通过硬件实现算法,可在特定任务中实现极高的计算效率和能效。 ASIC的特点是针对性强,仅适用于特定任务,但其计算效率和能效远超CPU和GPU。 AI算力芯片是推动科技发展的关键驱动力,也是人工智能的基础。随着AI技术的不断发展,对算力芯片的需求也将持续增长。
再更新一下AI互联 AI硬件跌了几天了,再说说我的想法和更新一些信息。 ASIC vs GPU 我觉得很难预测。现在市场倾向于认为训练需求见顶和增量主要在ASIC。这个推断最主要的argue还是模型创新的见顶。我觉得这个事情很难猜,有可能真的见顶了,也有可能又冒出很多创新。ASIC有可能会跑赢NV尤其是marvell。但是NV的需求...