ASIC的核心优势在于针对特定业务场景的定制化开发能力。例如，谷歌TPU专为深度学习优化，亚马逊Trainium2则强化了公有云基础设施的性能。Meta的MTIA芯片在推理任务中展现出高效能，而微软Maia芯片则专注于企业级AI服务。这种技术分化为不同应用场景提供了更具成本效益的解决方案，推动AI推理成本以每年约10倍的幅度下降。云...
ASIC的全球领先厂商包括谷歌、博通和Marvell。这类芯片进一步细分为TPU、DPU和NPU。TPU，即张量处理器，专为机器学习设计；DPU则提供数据中心等计算场景的计算引擎；而NPU，即神经网络处理器，通过模拟人类神经元和突触在电路层处理数据，并采用深度学习指令集。尽管ASIC芯片性能出众、能耗更低，但其研发门槛高、设计周期...
张量处理单元（TPU）是一种定制化的 ASIC 芯片，它由谷歌从头设计，并专门用于机器学习工作负载。TPU 为谷歌的主要产品提供了计算支持，包括翻译、照片、搜索助理和 Gmail 等。Cloud TPU 将 TPU 作为可扩展的云计算资源，并为所有在 Google Cloud 上运行尖端 ML 模型的开发者与数据科学家提供计算资源。为了比GPU更...
只说TPU的优势，不讲GPU的优势，可谓是一叶障目。接下来我们还要了解一下相比TPU，GPU又是如何适用于当前的AI大模型训练。我们看到TPU的优势在于出众的能效比与单位成本算力指标，然而作为一种ASIC芯片，其试错成本高的劣势也较为明确。此外，在生态系统的成熟度方面。GPU 经过多年的发展，拥有庞大且成熟的软件和开发...
ASIC全球头部厂商为谷歌、博通、Marvell。 ASIC芯片可分为TPU、DPU、NPU: (1)TPU即张量处理器,专用于机器学习。 (2)DPU为数据中心等计算场景提供计算引警. (3)NPU即神经网络处理器,在电路层模拟人类神经元和突触,并用深度学习指令集处理数据。 AISC属于定制款芯片,因此性能更强、能耗更低,但研发门槛高、设计周...
尽管ASIC的灵活性相对较差且专用度高，但其体积小巧、功耗低廉以及卓越的计算性能却使其在市场上独树一帜。全球范围内，谷歌、博通和Marvell等公司是ASIC领域的佼佼者。而ASIC芯片又可进一步细分为TPU、DPU和NPU等类型，分别适用于不同的计算场景和需求。综上所述，ASIC芯片凭借其卓越的性能、低能耗特点以及在电路层...
TPU跟GPU的核心差异在于，GPU更通用，而TPU则专用于加速机器学习工作负载，是一款ASIC（专用集成电路）芯片。TPU包含数千个乘法累加器，这些累加器直接连接，形成大型物理矩阵，即脉动阵列架构，这样的处理使TPU可以在神经网络计算中实现高计算吞吐量。Google杰出工程师David Patterson称：“TPU就像海伦（希腊神话中最美的...
ASIC芯片可分为TPU、DPU、NPU: - TPU即张量处理器,专用于机器学习。科德教育、浙数文化 - DPU为数据中心等计算场景提供计算引警。恒为科技、中化岩土 - NPU即神经网络处理器,在电路层模拟人类神经元和突触,并用深度学习指令集处理数据。 NPU(神经网络处理单元)作为ASIC芯片的一种,其发展态势非常积极,具体表现在...
ASIC全球头部厂商为谷歌、博通、Marvell。 ASIC芯片可分为TPU、DPU、NPU: (1)TPU即张量处理器,专用于机器学习。 (2)DPU为数据中心等计算场景提供计算引警. (3)NPU即神经网络处理器,在电路层模拟人类神经元和突触,并用深度学习指令集处理数据。 AISC属于定制款芯片,因此性能更强、能耗更低,但研发门槛高、设计周...
ASIC即专用集成电路,是一种专用型芯片,针对特定用户要求和场景而设计。 ASIC全球头部厂商为谷歌、博通、Marvell。 ASIC芯片可分为TPU、DPU、NPU: (1)TPU即张量处理器,专用于机器学习。 (2)DPU为数据中心等计算场景提供计算引警. (3)NPU即神经网络处理器,在电路层模拟人类神经元和突触,并用深度学习指令集处理数据...