ASIC和FPGA具有不同的價值主張，在作出選擇前必須仔細評估。兩種種技術對比。這里介紹了ASIC和FPGA 的優(yōu)勢與劣勢。
2011-03-31 17:30:09
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當前主流的AI芯片主要分為三類，GPU、FPGA、ASIC。GPU、FPGA均是前期較為成熟的芯片架構(gòu)，屬于通用型芯片。ASIC屬于為AI特定場景定制的芯片。行業(yè)內(nèi)已經(jīng)確認CPU不適用于AI計算，但是在AI應用領域也是必不可少。
2023-02-14 11:03:564730 清華團隊發(fā)布全球首款異構(gòu)融合類腦芯片。
2019-08-10 10:09:572326 類腦芯片被諸多低功耗邊緣應用看好，而傳統(tǒng)的密集型云端計算的重任仍然擔在傳統(tǒng)的AI芯片的肩上。
2022-02-08 10:04:314294 CPU、GPU 都屬于馮·諾依曼結(jié)構(gòu)，指令譯碼執(zhí)行、共享內(nèi)存。FPGA 之所以比 CPU 甚至 GPU 能效高，本質(zhì)上是無指令、無需共享內(nèi)存的體系結(jié)構(gòu)帶來的福利。
2022-11-22 16:00:052042 夠集成整個芯片系統(tǒng)（SoC），與分立的MCU、DSP、ASSP以及ASIC解決方案相比，大幅度降低了成本。不論是用作協(xié)處理器還是SoC皆具備不可取代的獨特優(yōu)勢。那么，這些器件之間差異性在哪里呢？一位資深
2014-07-24 11:18:05
進行重新編程?！ ?、開發(fā)流程區(qū)別： FPGA開發(fā)是利用HDL和quartus、vivado等EDA工具，重新配置（configure）芯片的功能，而ASIC通常都具有較少的可重配置能力?！ ?b class="flag-6" style="color: red">ASIC
2020-12-01 17:41:49
專用集成電路(ASIC)采用硬接線的固定模式，而現(xiàn)場可編程門陣列 (FPGA)則采用可配置芯片的方法，二者差別迥異?？删幊唐骷悄壳暗男律α?，混合技術也將在未來發(fā)揮作用。 與其他技術一樣，有關
2019-07-19 06:24:30
。ASIC 的特點是面向特定用戶的需求， ASIC 分為全定制和半定制。亮點在于專用，量身定制所以執(zhí)行速度較快。一句話總結(jié)就是，市場上買不到的芯片。水果的 A 系列處理器就是典型的 ASIC。二、FPGA
2020-09-25 11:34:41
。ASIC的特點是面向特定用戶的需求， ASIC分為全定制和半定制。亮點在于專用，量身定制所以執(zhí)行速度較快。一句話總結(jié)就是，市場上買不到的芯片。水果的A系列處理器就是典型的ASIC。FPGA是可復用
2017-09-02 22:24:53
實現(xiàn)更低的延遲。因此對流水式計算的任務，FPGA比GPU天生有延遲方面的優(yōu)勢。ASIC在吞吐量、延遲、功耗單個方面都是最優(yōu)秀的。但是其研發(fā)成本高，周期長。FPGA的靈活性可以保護資產(chǎn)。數(shù)據(jù)中心是租給
2018-08-16 09:54:23
芯片設計成本已越來越低。此外，系統(tǒng)的開發(fā)也不單只是成本考量，性能優(yōu)化、使用體驗與商業(yè)模式等，也都是關鍵。ASIC雖后有FPGA追趕，但成長動能并沒有消失。你追我趕中，ASIC會否被FPGA淘汰？ 你認為
2012-11-07 20:25:53
芯片設計成本已越來越低。此外，系統(tǒng)的開發(fā)也不單只是成本考量，性能優(yōu)化、使用體驗與商業(yè)模式等，也都是關鍵。ASIC雖后有FPGA追趕，但成長動能并沒有消失。你追我趕中，ASIC會否被FPGA淘汰？ 你認為
2012-11-20 20:09:57
有流水處理和響應迅速的特點。 芯片解密認為，FPGA一般來說比ASIC的速度要慢，無法完成復雜的設計，但是功耗較低。但是他們也有很多的優(yōu)點比如可以快速成品，可以被修改來改正程序中的錯誤和更便宜的造價
2017-06-12 15:56:59
，并在運算速度和吞吐量方面提供了更高的性能。它們的使用壽命也更長，大約是 GPU 的 2-5 倍，并且對惡劣環(huán)境和其它特殊環(huán)境因素有更強的適應性。
有一些公司已經(jīng)在他們的人工智能產(chǎn)品中使用了 FPGA
2024-03-21 15:19:45
標準作出的相應改進，從而可以加速產(chǎn)品的上市時間，并降低產(chǎn)品的失敗風險和維護成本。相對于無法對售后產(chǎn)品設計進行修改的ASIC和ASSP來說，這是FPGA特有的一個優(yōu)勢。由于FPGA 可編程的靈活性以及近年來
2015-03-10 11:34:28
FPGA能否繼續(xù)在SoC類應用中替代ASIC？CoreConsole工具是什么，有什么功能？
2021-04-08 06:23:39
MCU、DSP、GPU、MPU、CPU、DPU、FPGA、ASIC、SOC、ECU、NPU、TPU、VPU、APU、BPU、ECU、FPU、EPU、這些主控異同點有哪些？
2021-12-17 17:07:47
ai芯片和gpu的區(qū)別▌車載芯片的發(fā)展趨勢(CPU-GPU-FPGA-ASIC)過去汽車電子芯片以與傳感器一一對應的電子控制單元(ECU)為主，主要分布與發(fā)動機等核心部件上。...
2021-07-27 07:29:46
arm，asic，dsp，fpga，mcu，soc各自的特點人工智能受到越來越多的關注，許多公司正在積極開發(fā)能實現(xiàn)移動端人工智能的硬件，尤其是能夠結(jié)合未來的物聯(lián)網(wǎng)應用，對于移動端人工智能硬件的實現(xiàn)
2021-11-11 07:35:31
Block）和內(nèi)部連線（Interconnect）三個部分。FPGA的基本特點主要有： 1）采用FPGA設計ASIC電路，用戶不需要投片生產(chǎn)，就能得到合用的芯片。 2）FPGA可做其它全定制或半
2012-02-27 17:46:03
正在改變FPGA編程的方式，其中的新興技術能夠?qū)D形化程序框圖、甚至是C代碼轉(zhuǎn)換成數(shù)字硬件電路。各行各業(yè)紛紛采用FPGA芯片是源于FPGA融合了ASIC和基于處理器的系統(tǒng)的最大優(yōu)勢。 FPGA能夠提供
2019-04-28 10:04:13
。是實現(xiàn)類腦芯片的基本模型。SNN中的神經(jīng)元通過短的電脈沖相互溝通，脈沖之間的時間間隔起著重要作用。
最有利于硬件實現(xiàn)的脈沖神經(jīng)元模型是“漏電整合-激發(fā)”模型：
與DNN相比，SNN的優(yōu)勢與區(qū)別
2025-09-17 16:43:19
的 Speedcore eFPGA IP 技術可以實現(xiàn)這種架構(gòu)。Speedcore eFPGA IP提供了相對于傳統(tǒng)ASIC的競爭優(yōu)勢，即可幫助廠商縮短開發(fā)時間，同時允許增加全新的和創(chuàng)新的功能，這些功能可以在ASIC
2020-09-10 11:02:38
FPGA是什么？FPGA有何作用？與傳統(tǒng)模式的芯片設計進行對比，FPGA芯片有哪些優(yōu)勢？
2021-09-14 07:59:06
GPU 和 FPGA。有人說 GPU 好用；有人說 FPGA 靈活可編程；有人說 GPU 運算能力強，適合對人工智能進行“訓練”；有人說做“推斷”還得靠 FPGA … 作為程序員，您會更傾向于用哪一種方案？`
2017-08-23 15:42:16
[導讀]什么是FPGA,單片機,DSP,ASIC?你真的知道嗎?ASIC原本就是專門為某一項功能開發(fā)的專用集成芯片，比如你看攝像頭里面的芯片，小小的一片，集成度很低，成本很低，可是夠用了。一個山寨
2021-07-16 08:13:27
在 FPGA、GPU 或 ASIC 控制的系統(tǒng)板上，僅有為數(shù)不多的幾種電源管理相關的設計挑戰(zhàn)，但是由于需要反復調(diào)試，所以這類挑戰(zhàn)可能使系統(tǒng)的推出時間嚴重滯后。
2019-10-09 06:21:11
在 FPGA、GPU 或 ASIC 控制的系統(tǒng)板上，僅有為數(shù)不多的幾種電源管理相關的設計挑戰(zhàn)，但是由于需要反復調(diào)試，所以這類挑戰(zhàn)可能使系統(tǒng)的推出時間嚴重滯后。
2019-09-30 06:59:24
可以在圖像處理領域大顯身手，它還被用來科學計算、密碼破解、數(shù)值分析，海量數(shù)據(jù)處理（排序，Map-Reduce等），金融分析等需要大規(guī)模并行計算的領域。所以GPU也可以認為是一種較通用的芯片。▌ FPGA
2017-03-15 11:40:15
ASIC和FPGA的區(qū)別，還有它們和CPU、GPU之間的區(qū)別。
ASIC和FPGA，本質(zhì)上都是芯片。AISC是全定制芯片，功能寫死，沒辦法改。而FPGA是半定制芯片，功能靈活，可玩性強。
我們還是可以通過
2024-01-23 19:08:55
需求。?功耗:GPU平均功耗（200W）遠高于FPGA平均功耗（10W），可有效解決散熱問題。ASIC芯片專用度高，開發(fā)流程非重復成本（流片）極高，5G商用普及初期，FPGA可依托靈活性搶占市場，但
2021-07-04 08:30:00
需求。?功耗:GPU平均功耗（200W）遠高于FPGA平均功耗（10W），可有效解決散熱問題。ASIC芯片專用度高，開發(fā)流程非重復成本（流片）極高，5G商用普及初期，FPGA可依托靈活性搶占市場，但
2021-07-04 08:30:00
在芯片設計中FPGA的優(yōu)勢是什么？基于FPGA的芯片設計方法及流程是怎樣的？
2021-05-10 07:06:05
* 通過開源開放推動更多人開展基于 FPGA 的類腦體系結(jié)構(gòu)研究與學習，目前已開放至 Github。
1.2 應用領域
從 SNN 算法角度：
該目標圖像識別基于脈沖前饋卷積網(wǎng)絡，運用
2024-06-25 18:35:56
我的設計完全在Verilog中，并且已經(jīng)使用Spartan FPGA進行了測試。我將源代碼提供給ASIC工廠，以實現(xiàn)作為ASIC使用他們（我認為）的概要工具。我的問題是，有沒有辦法使用任何
2019-07-25 13:44:31
較慢的CPU，將NN的FPGA實現(xiàn)與GPU / NPU和ASIC的實現(xiàn)進行一下對比。事實證明，FPGA的獨特優(yōu)勢在于其可重新配置能力。這也解釋了為什么目前很多學術資源研究如何將FPGA高效地用于NN
2023-02-08 15:26:46
延遲很大，在推理和訓練過程中主要完成其擅長的控制和調(diào)度類任務。GPU以犧牲靈活性為代價來提高計算吞吐量，但其成本高、功耗大，尤其對于推理環(huán)節(jié)，并行度的優(yōu)勢并不能完全發(fā)揮。專用ASIC芯片開發(fā)周期長，資金...
2021-07-26 06:47:30
在 FPGA、GPU 或 ASIC 控制的系統(tǒng)板上，僅有為數(shù)不多的幾種電源管理相關的設計挑戰(zhàn)，但是由于需要反復調(diào)試，所以這類挑戰(zhàn)可能使系統(tǒng)的推出時間嚴重滯后。不過，如果特定設計或類似設計已經(jīng)得到
2018-10-15 10:30:31
在 FPGA、GPU 或 ASIC控制的系統(tǒng)板上，僅有為數(shù)不多的幾種電源管理相關的設計挑戰(zhàn)，但是由于需要反復調(diào)試，所以這類挑戰(zhàn)可能使系統(tǒng)的推出時間嚴重滯后。不過，如果特定設計或類似設計已經(jīng)得到
2018-11-20 10:46:52
在過去10年間，全世界的設計人員都討論過使用ASIC或者FPGA來實現(xiàn)數(shù)字電子設計的好處。通常這些討論將完全定制IC的性能優(yōu)勢和低功耗與FPGA的靈活性和低NRE成本進行比較。設計隊伍應當在ASIC
2019-07-15 07:00:39
在 FPGA、GPU 或 ASIC 控制的系統(tǒng)板上，僅有為數(shù)不多的幾種電源管理相關的設計挑戰(zhàn)，但是由于需要反復調(diào)試，所以這類挑戰(zhàn)可能使系統(tǒng)的推出時間嚴重滯后。不過，如果特定設計或類似設計已經(jīng)得到電源
2016-11-04 15:57:061134 人工智能芯片主要包括GPU、FPGA、ASIC以及類腦芯片。在人工智能時代，它們各自發(fā)揮優(yōu)勢，呈現(xiàn)出百花齊放的狀態(tài)。現(xiàn)在，人工智能已經(jīng)不再局限于機器學習上，而且更多可以以更快的速度運行AI系統(tǒng)的新型
2017-11-24 19:31:015639 
ASIC 和 FPGA 具有不同的價值主張，選擇其中之一之前，一定要對其進行仔細評估。2種技術的比較信息非常豐富。這里介紹了ASIC和FPGA的優(yōu)勢與劣勢。
2017-11-25 09:24:444865 從上面的對比來看，能耗比方面：ASIC > FPGA > GPU > CPU，產(chǎn)生這樣結(jié)果的根本原因：對于計算密集型算法，數(shù)據(jù)的搬移和運算效率越高的能耗比就越高。ASIC和FPGA都是更接近底層IO
2018-01-02 15:58:449574 
盡管GPU仍是當前的機器學習市場的主流，但有產(chǎn)業(yè)觀察家已經(jīng)預見了FPGA、ASIC在機器學習領域的崛起。Deloitte Global分析指出，FPGA與ASIC有助于降低機器學習應用的功耗，并提升系統(tǒng)的反應能力與靈活度，因此可望擴大機器學習的應用范圍。
2018-01-06 10:01:075591 據(jù)悉，AI領域的大咖都在關注搞類腦芯片的研究，相比于傳統(tǒng)芯片，類腦芯片的確在功耗上具有絕對優(yōu)勢，研究員試圖通過模擬人腦運轉(zhuǎn)機制，使機器超越人腦。據(jù)報道隨著技術的進步，顛覆傳統(tǒng)架構(gòu)的類腦芯片已為芯片行業(yè)開啟了一扇新的大門。
2018-01-31 09:15:053129 
幾乎所有深度學習的研究者都在使用GPU，但是對比深度學習硬鑒方案，ASIC、FPGA、GPU三種究竟哪款更被看好？主要是認清對深度學習硬件平臺的要求。
2018-02-02 15:21:4010933 
模仿低功耗、高運算力人腦的類腦芯片，能給機器帶來人類智能嗎？
2018-03-21 15:55:197904 比特大陸開發(fā)的比特幣ASIC芯片，挖礦效益遠優(yōu)于GPU，ASIC早已成了比特幣的挖礦主流。在此之前，以太幣沒有專屬的ASIC芯片，礦工只能使用GPU挖礦，以太幣的挖礦熱潮，讓AMD、Nvidia
2018-04-01 09:17:003959 不過在聯(lián)發(fā)科副總經(jīng)理暨智能設備事業(yè)群總經(jīng)理游人杰看來，雖然CPU、GPU等通用型芯片以及FPGA可以適應相對更多種的算法，但是特定算法下ASIC的性能和效能要更高。另外，雖然FPGA的便定制特性比ASIC芯片更加靈活，但部署FPGA所付出的成本也要比ASIC更高。
2018-05-04 15:39:03255520 
著眼未來，自動駕駛也將逐步完善，屆時又會加入激光雷達的點云(三維位置數(shù)據(jù))數(shù)據(jù)以及更多的攝像頭和雷達傳感器，GPU也難以勝任，ASIC性能、能耗和大規(guī)模量產(chǎn)成本均顯著優(yōu)于GPU和FPGA，定制化
2018-08-09 11:11:4224433 有人認為，除了人才短缺、開發(fā)難度較大，相比未來的批量化量產(chǎn)的ASIC芯片，FPGA在成本、性能、功耗方面仍有很多不足。這是否意味著，在ASIC大爆發(fā)之際，FPGA將淪為其“過渡”品的命運？
2018-08-29 17:46:001349 除了芯片性能外，GPU相對于FPGA還有一個優(yōu)勢就是內(nèi)存接口。GPU的內(nèi)存接口（傳統(tǒng)的GDDR，最近更是用上了HBM和HBM2）的帶寬遠好于FPGA的傳統(tǒng)DDR接口，而眾所周知服務器端機器學習算法需要頻繁訪問內(nèi)存。
2018-09-15 09:15:001182 目前以深度學習為代表的人工智能計算需求，主要采用 GPU、FPGA 等已有的適合并行計算的通用芯片來實現(xiàn)加速。在產(chǎn)業(yè)應用沒有大規(guī)模興起之時，使用這類已有的通用芯片可以避免專門研發(fā)定制芯片（ASIC
2018-12-03 11:14:368674 FPGA是可編程ASIC。 ASIC:專用集成電路，它是面向?qū)ｉT用途的電路，專門為一個用戶設計和制造的。
2018-12-15 09:58:466158 人工智能芯片按照架構(gòu)類別分為GPU、FPGA、ASIC和類腦芯片，這在大部分的文章都提到了就不贅述了。
2019-01-03 09:38:243092 
當前主流的AI芯片主要分為三類，GPU、FPGA、ASIC。其中GPU、FPGA均是前期較為成熟的芯片架構(gòu)，屬于通用型芯片。ASIC屬于為AI特定場景定制的芯片。
2019-03-07 14:39:2131244 ASIC芯片一旦流片功能就無法改變，基本專片專用。而FPGA可配置特性就可以應用在功能會改變的場合，例如，原型驗證，ASIC設計過程中會使用到FPGA來進行原型驗證；功能升級，在產(chǎn)品中采用FPGA實現(xiàn)一些業(yè)內(nèi)暫時還沒成熟的解決方案，可以在后續(xù)功能變動時方便升級。
2019-08-25 10:40:0112179 
一旦僅用于膠合邏輯，FPGA已經(jīng)發(fā)展到可以在單個器件上構(gòu)建片上系統(tǒng)（SoC）設計的程度。門和功能的數(shù)量急劇增加，以與傳統(tǒng)上僅通過ASIC設備提供的功能相競爭。本文介紹了FPGA設計方法優(yōu)于ASIC的一些優(yōu)勢，包括早期上市，輕松過渡到結(jié)構(gòu)化ASIC，以及降低NRE成本。
2019-09-14 12:28:002923 人工智能的三大支撐是硬件、算法和數(shù)據(jù)，其中硬件指的是運行 AI 算法的芯片與相對應的計算平臺。在硬件方面，目前主要是使用 GPU 并行計算神經(jīng)網(wǎng)絡，同時，還有 FPGA 和 ASIC 也具有未來異軍突起的潛能。
2019-08-21 17:48:556359 類腦芯片發(fā)布據(jù)了解，“達爾文2”采用55納米工藝，整個芯片神經(jīng)元數(shù)目達到15萬，這相當于果蠅大腦的神經(jīng)元數(shù)。這些神經(jīng)元共享神經(jīng)突觸，一個芯片的神經(jīng)突觸超過1000萬。
2019-08-27 16:08:313652 從技術方面來看，AI芯片的典型代表包括GPU、FPGA和ASIC三種。不過，GPU并未專門針對安防監(jiān)控需求進行優(yōu)化，處理大量視頻數(shù)據(jù)時功耗高，FPGA和ASIC在效能方面有更好的表現(xiàn)。
2019-09-12 15:37:581426 回到類腦芯片的真實發(fā)展路徑，今天的類腦芯片，本質(zhì)上還處在有太多不確定性的實驗室探索階段。
2019-11-05 10:11:241290 FPGA相對于CPU和GPU，在進行感知處理等簡單重復的任務的時候的優(yōu)勢很明顯，按照現(xiàn)在的趨勢發(fā)展下去，FPGA或許會在未來取代機器人開發(fā)中GPU的工作。
2019-12-20 14:39:312856 在產(chǎn)品交付方面，Socionext將提供用于IP測試的FPGA評估板、啟動手冊和Linux開源驅(qū)動程序，幫助用戶快速評估和開發(fā)。Socionext在工業(yè)ASIC開發(fā)領域擁有豐厚的設計開發(fā)經(jīng)驗，公司期望通過提供IP組合，助力客戶開發(fā)設計屬于他們自己的ASIC芯片。
2020-04-27 16:27:433490 電子技術行業(yè)里面的攻城師們應該對ASIC、FPGA和單片機這些名字都不陌生，但我相信并不是所有人都清楚ASIC和FPGA之間的區(qū)別和關系，下面我們分幾個方面去理清一下他們之間的瓜葛糾紛吧！
2020-06-04 11:36:116893 近日，浙江大學聯(lián)合之江實驗室，共同研制成功了我國首臺基于自主知識產(chǎn)權(quán)類腦芯片的類腦計算機。 這臺類腦計算機包含792顆浙江大學研制的達爾文2代類腦芯片，支持1.2億脈沖神經(jīng)元、近千億神經(jīng)突觸，與小鼠
2020-09-02 11:14:021253 9月1日，浙江大學聯(lián)合之江實驗室共同研制出中國首臺基于自主知識產(chǎn)權(quán)類腦芯片的類腦計算機。據(jù)介紹，該臺類腦計算機包含792顆浙江大學研制的達爾文2代類腦芯片，支持1.2億脈沖神經(jīng)元、近千億神經(jīng)突觸，與小鼠大腦神經(jīng)元數(shù)量規(guī)模相當，典型運行功耗只需350-500瓦，是目前國際上神經(jīng)元規(guī)模最大的類腦計算機。
2020-09-06 10:33:323835 
近日，浙江大學聯(lián)合之江實驗室，共同研制成功了我國首臺基于自主知識產(chǎn)權(quán)類腦芯片的類腦計算機。
2020-09-09 08:21:011001 性能；模擬法則是模仿人類或其他生物所用的方法或者技能，提升算法性能，例如遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡。而在計算能力來說，目前主要是使用 GPU 并行計算神經(jīng)網(wǎng)絡，同時，FPGA 和 ASIC 也將是未來異軍突起的力量。 隨著百度、Google、
2021-07-27 11:38:213858 arm，asic，dsp，fpga，mcu，soc各自的特點人工智能受到越來越多的關注，許多公司正在積極開發(fā)能實現(xiàn)移動端人工智能的硬件，尤其是能夠結(jié)合未來的物聯(lián)網(wǎng)應用，對于移動端人工智能硬件的實現(xiàn)
2021-11-05 20:21:02
18 PGA常年來被用作專用芯片（ASIC）的小批量替代品，然而近年來在微軟、百度等公司的數(shù)據(jù)中心大規(guī)模部署，以同時提供強大的計算能力和足夠的靈活性。
2022-03-11 10:49:291989 將ASIC設計移植到FPGA芯片中，對于大部分設計團隊來講都是巨大的挑戰(zhàn)。主要體現(xiàn)在：ASIC的設計一般都非常大，往往需要做多FPGA芯片劃分；需要支持足夠的處理性能；需要保證其功能的正確性；需要保證移植前后的功能具有等價性。
2022-04-14 15:01:082806 陌生，它一直都被廣泛使用。但是，大部分人 還不是太了解它，對它有很多疑問——FPGA到底是什么？為什么要使用它？相比 CPU、GPU、ASIC（專用芯片），FPGA有什么特點？…… 今天，帶著這一系列的問題，我們一起來——揭秘FPGA。 一、為什么使用 FPGA？ 眾所周知，
2022-11-22 14:35:102323 FPGA vs ASIC 相同點 都設計使用硬件描述語言（HDL），如VHDL或Verilog。但ASIC相比于FPGA開發(fā)上，代碼風格更為隨意，因為FPGA是先有電路，后有代碼，ASIC是先有代碼
2022-11-28 10:30:132052 FPGA常年來被用作專用芯片（ASIC）的小批量替代品，然而近年來在微軟、百度等公司的數(shù)據(jù)中心大規(guī)模部署，以同時提供強大的計算能力和足夠的靈活性。
2023-01-04 13:53:352201 在設計FPGA、GPU或ASIC控制系統(tǒng)時，與數(shù)字設計相關的電源管理和模擬系統(tǒng)相關的設計挑戰(zhàn)數(shù)量相形見絀。然而，假設電源系統(tǒng)設計可以留給“以后”或與數(shù)字設計保持一致是有風險的。即使是電源設計中看似無害的問題也會顯著延遲系統(tǒng)的發(fā)布，因為電源系統(tǒng)調(diào)試周期的任何增加時間都可能停止數(shù)字端的所有工作。
2023-01-06 09:24:071864 
當前主流的AI芯片主要分為三類，GPU、FPGA、ASIC。GPU、FPGA均是前期較為成熟的芯片架構(gòu)，屬于通用型芯片。ASIC屬于為AI特定場景定制的芯片。行業(yè)內(nèi)已經(jīng)確認CPU不適用于AI計算，但是在AI應用領域也是必不可少。
2023-03-17 11:05:302858 目前，智能駕駛領域在處理深度學習AI算法方面， **主要采用GPU、FPGA 等適合并行計算的通用芯片來實現(xiàn)加速** 。同時有部分芯片企業(yè)開始設計專門用于AI算法的ASIC專用芯片，比如谷歌TPU
2023-03-21 14:42:083621 
FPGA要取代ASIC了，這是FPGA廠商喊了十多年的口號。可是，FPGA地盤占了不少，ASIC也依舊玩得愉快。那么，這兩位仁兄到底有啥不一樣呢？
2023-03-31 14:41:412534 
FPGA和ASIC作為數(shù)字電路的常見實現(xiàn)方式，其聯(lián)系和區(qū)別備受關注。本文將從FPGA和ASIC的基本概念入手，深入研究它們的區(qū)別與聯(lián)系，以幫助讀者更好地理解兩者的應用場景和選擇方法。
2023-08-14 16:38:514330 FPGA和ASIC是數(shù)字電路中常見的實現(xiàn)方式，因此人們經(jīng)常會想要了解哪種芯片在未來的發(fā)展中更具有前途。然而，這取決于具體的應用場景和需求。在本文中，我們將探討FPGA和ASIC的優(yōu)劣勢，并分析哪種芯片在特定的應用場景中更具有優(yōu)勢。
2023-08-14 16:40:203180 首先，在健康領域，依靠類腦芯片，未來腦疾病的治療將可能有重大突破。國外已經(jīng)在研究和部署腦機接口了，就是把芯片植入到大腦中，獲取腦活動信息、腦電波等信息來觀測大腦的健康情況。
2023-12-21 15:38:452121 CPU、GPU遵循的是馮·諾依曼體系結(jié)構(gòu)，指令要經(jīng)過存儲、譯碼、執(zhí)行等步驟，共享內(nèi)存在使用時，要經(jīng)歷仲裁和緩存。 而FPGA和ASIC并不是馮·諾依曼架構(gòu)（是哈佛架構(gòu)）。以FPGA為例，它本質(zhì)上是無指令、無需共享內(nèi)存的體系結(jié)構(gòu)。
2024-01-06 11:20:072773 
一、CPU/GPU/FPGA/ASIC芯片CPU/GPU/FPGA/ASIC芯片是智能汽車的“大腦”。GPU、FPGA、ASIC在自動駕駛AI運算領域各有所長。傳統(tǒng)意義上的CPU通常為芯片上
2024-02-20 16:44:522473 
上一篇文章，小棗君給大家介紹了CPU和GPU。今天，我繼續(xù)介紹計算芯片領域的另外兩位主角——ASIC和FPGA。█ASIC（專用集成電路）上篇提到，GPU的并行算力能力很強，但是它也有缺點，就是功耗
2024-04-16 08:05:30210 
各行各業(yè)紛紛采用FPGA芯片是源于FPGA融合了ASIC和基于處理器的系統(tǒng)的最大優(yōu)勢。 FPGA能夠提供硬件定時的速度和穩(wěn)定性，且無需類似自定制ASIC設計的巨額前期費用的大規(guī)模投入。
2024-04-23 15:50:292281 電子發(fā)燒友網(wǎng)報道（文/李寧遠）5月30日，來自清華大學類腦計算研究中心團隊的類腦互補視覺芯片“天眸芯”登上了《Nature》封面。 文章名為“A vision chip
2024-06-01 00:54:006583 
近日，清華大學在類腦視覺感知芯片領域取得重要突破：清華大學依托精密儀器系的類腦計算研究中心施路平教授團隊，提出一種基于視覺原語的互補雙通路類腦視覺感知新范式，研制出世界首款類腦互補視覺芯片“天眸芯
2024-06-04 08:36:241017 
當前主流的AI芯片主要分為三類，GPU、FPGA、ASIC。GPU、FPGA均是前期較為成熟的芯片架構(gòu)，屬于通用型芯片。ASIC屬于為AI特定場景定制的芯片。行業(yè)內(nèi)已經(jīng)確認CPU不適用于AI計算
2024-08-19 17:11:033110 
FPGA（現(xiàn)場可編程門陣列）與ASIC（專用集成電路）是兩種不同的硬件實現(xiàn)方式，各自具有獨特的優(yōu)缺點。以下是對兩者優(yōu)缺點的比較： FPGA的優(yōu)點 可編程性強 ：FPGA具有高度的可編程性，可以靈活
2024-10-25 09:24:272469 隨著現(xiàn)在AI的快速發(fā)展，使用FPGA和ASIC進行推理加速的研究也越來越多，從目前的市場來說，有些公司已經(jīng)有了專門做推理的ASIC，像Groq的LPU，專門針對大語言模型的推理做了優(yōu)化，因此相比GPU這種通過計算平臺，功耗更低、延遲更小，但應用場景比較單一，在圖像/視頻方向就沒有優(yōu)勢了。
2024-10-29 14:12:012770 
FPGA與ASIC的區(qū)別 FPGA（現(xiàn)場可編程門陣列）和ASIC（專用集成電路）是兩種不同的集成電路技術，它們在多個方面存在顯著的區(qū)別： FPGA ASIC 基本定義 由通用的邏輯單元組成，可以通過
2024-12-02 09:51:541816 ? 本文介紹了ASIC和GPU兩種能夠用于AI計算的半導體芯片各自的原理和優(yōu)勢。 ASIC和GPU是什么 ASIC和GPU，都是用于計算功能的半導體芯片。因為都可以用于AI計算，所以也被稱為“AI
2025-01-06 13:58:293414 
了一系列前沿的芯片產(chǎn)品，包括類腦感存算一體動態(tài)視覺智能SoC Speck?系列、類腦感知DVS事件相機系列以及類腦計算專用處理器Xylo?系列等。這些芯片產(chǎn)品憑借卓越的性能和創(chuàng)新的技術，為現(xiàn)場觀眾帶來了前所未有的視覺盛宴。 除了芯片產(chǎn)品外，SynSense時識科技還展示了眼動追
2025-01-13 15:37:461050 ，正圍繞性能、成本、靈活性等核心維度展開激烈角逐，各自憑借獨特優(yōu)勢占據(jù)細分市場，同時也面臨著技術迭代與市場需求變革帶來的挑戰(zhàn)。GPU憑借其與生俱來的并行計算基因，成
2025-10-30 12:06:22620 
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