很多讀者可能分不清楚 CPU、GPU 和 TPU 之間的區(qū)別，因此 Google Cloud 將在這篇博客中簡(jiǎn)要介紹它們之間的區(qū)別，并討論為什么 TPU 能加速深度學(xué)習(xí)。
2018-09-04 11:12:57
5266 當(dāng)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(chǎng)景定制的芯片。行業(yè)內(nèi)已經(jīng)確認(rèn)CPU不適用于AI計(jì)算，但是在AI應(yīng)用領(lǐng)域也是必不可少。
2023-02-14 11:03:564733 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(wú)指令、無(wú)需共享內(nèi)存的體系結(jié)構(gòu)帶來(lái)的福利。
2022-11-22 16:00:052042 有著不小需求的應(yīng)用來(lái)說(shuō)，ASIC和FPGA是否也能借上這股東風(fēng)呢？ ? 不同硬件的成本對(duì)比 ? 在機(jī)器學(xué)習(xí)推理場(chǎng)景中，除了GPU外，還有一大通用AI硬件適合這一負(fù)載，那就是FPGA。與GPU一樣，在技術(shù)和算法還未成熟且仍在打磨階段時(shí)，可以隨時(shí)重新編程改變芯片功能的
2023-02-22 09:23:296929 電子發(fā)燒友網(wǎng)報(bào)道（文/周凱揚(yáng)）隨著AI計(jì)算開(kāi)始有著風(fēng)頭蓋過(guò)通用計(jì)算開(kāi)始，不少芯片廠商都將其視為下一輪技術(shù)革新。CPU、GPU、FPGA和ASIC紛紛投入到這輪AI革命中來(lái)，但斬獲的戰(zhàn)果卻是有多有少
2023-12-03 08:31:344332 
電子發(fā)燒友網(wǎng)報(bào)道（文/梁浩斌）去年年底，多家大廠爆出開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)中心ASIC芯片的消息，包括傳聞蘋(píng)果與博通合作開(kāi)發(fā)面向AI推理的ASIC，亞馬遜也在年底公布了其AI?ASIC的應(yīng)用實(shí)例，展示出ASIC
2025-03-03 00:13:004388 
電子發(fā)燒友網(wǎng)報(bào)道（文/李彎彎） 2025年，全球AI芯片市場(chǎng)正迎來(lái)一場(chǎng)結(jié)構(gòu)性變革。在英偉達(dá)GPU占據(jù)主導(dǎo)地位的大格局下，ASIC（專用集成電路）憑借針對(duì)AI任務(wù)的定制化設(shè)計(jì)，成為推動(dòng)算力革命的新動(dòng)力
2025-07-26 07:30:006118 職場(chǎng)、渴望在專業(yè)領(lǐng)域更進(jìn)一步的人來(lái)說(shuō)，AI 芯片與職稱評(píng)審之間，實(shí)則有著千絲萬(wàn)縷的聯(lián)系，為職業(yè)晉升開(kāi)辟了新的路徑。
AI 芯片領(lǐng)域細(xì)分與職稱對(duì)應(yīng)
目前，AI 芯片從技術(shù)架構(gòu)上主要分為 GPU（圖形處理
2025-08-19 08:58:12
、GPU、FPGA及ASIC四種，依特性與使用目的不同又可區(qū)分為云端運(yùn)算與邊緣運(yùn)算。 前者云端運(yùn)算因?yàn)樾枰幚睚嫶髷?shù)據(jù)，加上長(zhǎng)時(shí)間運(yùn)作，芯片需求特性為功耗較高，整體效能佳，主要應(yīng)用在數(shù)據(jù)中心與超級(jí)計(jì)算機(jī)
2017-12-05 08:09:38
進(jìn)行重新編程?！ ?、開(kāi)發(fā)流程區(qū)別： FPGA開(kāi)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
ASIC、GPU）與FPGA的協(xié)同工作模式，例如通過(guò)芯片合封或系統(tǒng)集成，實(shí)現(xiàn)高性能的AI推理。
3.利用FPGA的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)? 實(shí)時(shí)性與低延遲：在需要高實(shí)時(shí)性和低延遲的應(yīng)用中（如自動(dòng)駕駛、工業(yè)自動(dòng)化），利用
2025-03-03 11:21:28
。ASIC 的特點(diǎn)是面向特定用戶的需求， ASIC 分為全定制和半定制。亮點(diǎn)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(chǎng)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(diǎn)是面向特定用戶的需求， ASIC分為全定制和半定制。亮點(diǎn)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(chǎng)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(fù)用
2017-09-02 22:24:53
的缺點(diǎn)。
FPGA和CPU、GPU、ASIC的芯片等核心區(qū)別是其底層邏輯運(yùn)算單元的連線及邏輯布局未固化，用戶可通過(guò) EDA 軟件對(duì)邏輯單元和開(kāi)關(guān)陣列編程，進(jìn)行功能配置，從而去實(shí)現(xiàn)特定功能的集成電路芯片
2024-04-17 11:13:59
有流水處理和響應(yīng)迅速的特點(diǎn)。 芯片解密認(rèn)為，FPGA一般來(lái)說(shuō)比ASIC的速度要慢，無(wú)法完成復(fù)雜的設(shè)計(jì)，但是功耗較低。但是他們也有很多的優(yōu)點(diǎn)比如可以快速成品，可以被修改來(lái)改正程序中的錯(cuò)誤和更便宜的造價(jià)
2017-06-12 15:56:59
對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行任何更改，也不需要學(xué)習(xí)任何新工具。不過(guò)你可以保留你的 GPU 用于訓(xùn)練?！?Zebra 提供了將深度學(xué)習(xí)代碼轉(zhuǎn)換為 FPGA 硬件指令的抽象層
AI 硬件前景
2024-03-21 15:19:45
清源塑膠經(jīng)營(yíng). 供應(yīng)TPU塑膠原料.副牌.再生顆粒料.TPU塑膠.TPU透明副牌. 再生粒子.白色.黑色.透明. 注塑料.擠出料. 壓延等等..聚醚. 脂肪料. 聚酯料.硬度70A--98A.
2021-11-21 17:21:25
ai芯片和gpu的區(qū)別▌車載芯片的發(fā)展趨勢(shì)(CPU-GPU-FPGA-ASIC)過(guò)去汽車電子芯片以與傳感器一一對(duì)應(yīng)的電子控制單元(ECU)為主，主要分布與發(fā)動(dòng)機(jī)等核心部件上。...
2021-07-27 07:29:46
四大FPGA供應(yīng)商專家談FPGA設(shè)計(jì)訣竅 ：Actel、Altera、Lattice Semiconductor和Xilinx是目前業(yè)界最主要的四大FPGA供應(yīng)商，為了幫助中國(guó)的應(yīng)用開(kāi)發(fā)工程師更深
2012-02-27 15:18:09
基本可以是算賣給了紫光；Mali是鼎鼎大名的安謀半導(dǎo)體ARM的圖形加速IP；Adreno是高通的圖形GPU。當(dāng)然這里不是要對(duì)比這些GPU的性能，而是簡(jiǎn)單介紹下Mali的GPU系列。Mali其實(shí)是Arm
2022-04-12 11:01:11
和功能規(guī)格邊緣TPU模塊CPU：i.MX 8M應(yīng)用處理器（四核Cortex-A53，Cortex-M4F）GPU：集成的GC7000 Lite圖形ML加速器：Google Edge TPU協(xié)處理器RAM
2019-05-29 10:43:33
嵌入式算法移植優(yōu)化學(xué)習(xí)筆記5——CPU,GPU,TPU,NPU都是什么一、什么是CPU?二、什么是GPU?三、什么是TPU?四、什么是NPU?附：一、什么是CPU?中央處理器（CPU），是電子計(jì)算機(jī)
2021-12-15 06:07:07
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(diǎn)有哪些？
2021-12-17 17:07:47
Block）和內(nèi)部連線（Interconnect）三個(gè)部分。FPGA的基本特點(diǎn)主要有： 1）采用FPGA設(shè)計(jì)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
的工作嗎？
從書(shū)中也了解到了AI芯片都有哪些？像CPU、GPU、FPGA、ASIC都是AI芯片。
其他的還是知道的，FPGA屬于AI芯片這個(gè)真不知道，以為它是數(shù)字芯片的，不曉得屬于AI芯片。
本節(jié)還詳細(xì)
2025-09-12 16:07:57
Freeman在1989年年僅41歲就因肺炎不幸早逝。目前人工智能的產(chǎn)業(yè)重心，已經(jīng)從早期的深度學(xué)習(xí)算法和框架，轉(zhuǎn)到了AI硬件平臺(tái)。Google開(kāi)發(fā)出專用的AI芯片——TPU，如下圖?？墒牵硪粋€(gè)巨頭
2018-08-21 09:50:44
，與CPU、存儲(chǔ)器、DSP并稱為四大通用集成電路芯片,它屬于半導(dǎo)體行業(yè)無(wú)法缺少的一塊，而國(guó)內(nèi)半導(dǎo)體正處在蓬勃的發(fā)展階段，各類高科技公司需求旺盛。
2020-10-29 07:27:37
[導(dǎo)讀]什么是FPGA,單片機(jī),DSP,ASIC?你真的知道嗎?ASIC原本就是專門(mén)為某一項(xiàng)功能開(kāi)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(gè)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(guān)的設(shè)計(jì)挑戰(zhàn)，但是由于需要反復(fù)調(diào)試，所以這類挑戰(zhàn)可能使系統(tǒng)的推出時(shí)間嚴(yán)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(guān)的設(shè)計(jì)挑戰(zhàn)，但是由于需要反復(fù)調(diào)試，所以這類挑戰(zhàn)可能使系統(tǒng)的推出時(shí)間嚴(yán)重滯后。
2019-09-30 06:59:24
prototyping在復(fù)雜時(shí)鐘設(shè)計(jì)中的表現(xiàn)也令人堪憂。對(duì)于FPGA的初學(xué)者，門(mén)控時(shí)鐘（clock gating，CG）幾乎是完全不推薦的。而作為最主流的ASIC降功耗手段，CG幾乎存在AI芯片的每一角
2023-03-28 11:14:04
使用者要求和特定電子系統(tǒng)的需要而設(shè)計(jì)、制造。這里之所以特殊說(shuō)明是因?yàn)槲覀兿旅娼榻B的TPU也算是一種ASIC。FPGA與ASIC芯片各有缺點(diǎn)，FPGA一般來(lái)說(shuō)比ASIC的速度要慢，而且無(wú)法完成更復(fù)雜
2017-03-15 11:40:15
用在ADAS（高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)）和伺服電機(jī)驅(qū)動(dòng)上。
消費(fèi)電子用FPGA，是因?yàn)楫a(chǎn)品迭代太快。ASIC的開(kāi)發(fā)周期太長(zhǎng)了，等做出東西來(lái)，黃花菜都涼了。
FPGA、ASIC、GPU，誰(shuí)是最合適的AI芯片
2024-01-23 19:08:55
在不久將來(lái)的AI時(shí)代，FPGA和GPU之間誰(shuí)能脫穎而出，成為行業(yè)的領(lǐng)航者？就像英特爾之于PC時(shí)代，高通之于移動(dòng)通訊時(shí)代？或者，您有其他更好的選擇，比如代表ASIC的谷歌TPU...可以從您所從事的行業(yè)，研究的領(lǐng)域舉例說(shuō)明。
2018-03-29 09:47:00
的ABfly模塊和FBfly模塊的數(shù)量可以作為超參進(jìn)行配置?；谶@兩個(gè)參數(shù)，開(kāi)發(fā)了一種軟硬件協(xié)同設(shè)計(jì)方法如下圖所示，實(shí)現(xiàn)了神經(jīng)架構(gòu)和硬件設(shè)計(jì)的設(shè)計(jì)空間探索。四、結(jié)論本文分析了FPGA和GPU以及ASIC
2023-02-08 15:26:46
工程師手記：FPGA學(xué)習(xí)的四大誤區(qū)
2012-08-17 23:47:34
AI芯片產(chǎn)品的設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā);技巧提升：課程剖析AI芯片開(kāi)發(fā)流程及技巧，學(xué)員可熟悉AI芯片架構(gòu)設(shè)計(jì)的各種處理技巧、芯片架構(gòu)在FPGA上執(zhí)行的方法，掌握AI芯片的工程應(yīng)用和部署;配套開(kāi)發(fā)板：配備與課程配套
2019-07-19 11:54:01
，支持廣泛的應(yīng)用程序和動(dòng)態(tài)工作負(fù)載。本文將討論這些行業(yè)挑戰(zhàn)可以在不同級(jí)別的硬件和軟件設(shè)計(jì)采用Xilinx VERSAL AI核心，業(yè)界首創(chuàng)自適應(yīng)計(jì)算加速平臺(tái)超越了CPU/GPU和FPGA的性能。
2020-11-01 09:28:57
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(guān)的設(shè)計(jì)挑戰(zhàn)，但是由于需要反復(fù)調(diào)試，所以這類挑戰(zhàn)可能使系統(tǒng)的推出時(shí)間嚴(yán)重滯后。不過(guò)，如果特定設(shè)計(jì)或類似設(shè)計(jì)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(guān)的設(shè)計(jì)挑戰(zhàn)，但是由于需要反復(fù)調(diào)試，所以這類挑戰(zhàn)可能使系統(tǒng)的推出時(shí)間嚴(yán)重滯后。不過(guò)，如果特定設(shè)計(jì)或類似設(shè)計(jì)已經(jīng)得到
2018-11-20 10:46:52
Actel、Altera、Lattice Semiconductor 和Xilinx 是目前業(yè)界最主要的四大FPGA 供應(yīng)商，就什么是目前FPGA 應(yīng)用工程師面對(duì)的最主要設(shè)計(jì)問(wèn)題？如何解決？等一系列大家非常關(guān)心的關(guān)鍵設(shè)計(jì)問(wèn)
2009-11-30 16:11:55
26 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(guān)的設(shè)計(jì)挑戰(zhàn)，但是由于需要反復(fù)調(diào)試，所以這類挑戰(zhàn)可能使系統(tǒng)的推出時(shí)間嚴(yán)重滯后。不過(guò)，如果特定設(shè)計(jì)或類似設(shè)計(jì)已經(jīng)得到電源
2016-11-04 15:57:061134 四軸電機(jī)伺服控制ASIC芯片_劉亞靜
2017-01-07 15:17:124 長(zhǎng)達(dá)17頁(yè)的報(bào)告中，Google深入剖析其TPU和測(cè)試基準(zhǔn)顯示比目前的商用芯片更快至少15倍的速度，并提供更高30倍的效能功耗比（P/W）。
2017-04-28 09:39:281532 
AI領(lǐng)域GPU 占據(jù)著主導(dǎo)地位，也憑借Nvidia、超微（AMD）的高速發(fā)展GPU 在人工智慧（AI）運(yùn)算才能大放異彩，分析師預(yù)示明年GPU的主導(dǎo)地位可能不再，換ASIC稱王。
2017-12-15 14:39:591101 從上面的對(duì)比來(lái)看，能耗比方面：ASIC > FPGA > GPU > CPU，產(chǎn)生這樣結(jié)果的根本原因：對(duì)于計(jì)算密集型算法，數(shù)據(jù)的搬移和運(yùn)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(dāng)前的機(jī)器學(xué)習(xí)市場(chǎng)的主流，但有產(chǎn)業(yè)觀察家已經(jīng)預(yù)見(jiàn)了FPGA、ASIC在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的崛起。Deloitte Global分析指出，FPGA與ASIC有助于降低機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用的功耗，并提升系統(tǒng)的反應(yīng)能力與靈活度，因此可望擴(kuò)大機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用范圍。
2018-01-06 10:01:075591 幾乎所有深度學(xué)習(xí)的研究者都在使用GPU，但是對(duì)比深度學(xué)習(xí)硬鑒方案，ASIC、FPGA、GPU三種究竟哪款更被看好？主要是認(rèn)清對(duì)深度學(xué)習(xí)硬件平臺(tái)的要求。
2018-02-02 15:21:4010933 
今日?qǐng)?bào)道，谷歌向外宣布TPU將啟動(dòng)全面開(kāi)放模式，據(jù)悉這是谷歌TPU首次對(duì)外全面開(kāi)放。TPU的威力極大，它的出現(xiàn)必將給AI芯片和公有云市場(chǎng)將迎來(lái)新的變局。Google的機(jī)器學(xué)習(xí)利器Cloud TPU，在今日真的開(kāi)始面向更多用戶開(kāi)放了。
2018-02-13 09:49:081315 的AI芯片，比如谷歌的TPU，本質(zhì)上都是一個(gè)ASIC硬件。此外，黃仁勛還在昨天的采訪中確認(rèn)了英偉達(dá)暫停公共道路上無(wú)人駕駛汽車測(cè)試的消息，并解釋了原因。
2018-04-02 05:54:004146 比特大陸開(kāi)發(fā)的比特幣ASIC芯片，挖礦效益遠(yuǎn)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(méi)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 09:17:003960 不過(guò)在聯(lián)發(fā)科副總經(jīng)理暨智能設(shè)備事業(yè)群總經(jīng)理游人杰看來(lái)，雖然CPU、GPU等通用型芯片以及FPGA可以適應(yīng)相對(duì)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 15:39:03255522 
著眼未來(lái)，自動(dòng)駕駛也將逐步完善，屆時(shí)又會(huì)加入激光雷達(dá)的點(diǎn)云(三維位置數(shù)據(jù))數(shù)據(jù)以及更多的攝像頭和雷達(dá)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 11:11:4224434 很多讀者可能分不清楚 CPU、GPU 和 TPU 之間的區(qū)別，因此 Google Cloud 將在這篇博客中簡(jiǎn)要介紹它們之間的區(qū)別，并討論為什么 TPU 能加速深度學(xué)習(xí)。
2018-09-06 16:53:4629285 張量處理單元（TPU）是一種定制化的 ASIC 芯片，它由谷歌從頭設(shè)計(jì)，并專門(mén)用于機(jī)器學(xué)習(xí)工作負(fù)載。TPU 為谷歌的主要產(chǎn)品提供了計(jì)算支持，包括翻譯、照片、搜索助理和 Gmail 等。
在本文中，我們將關(guān)注 TPU 某些特定的屬性。
2018-09-15 10:46:3645056 帶寬模型最大的限制就是這些計(jì)算是針對(duì)特定矩陣大小的，計(jì)算的難度在各種尺寸之間都不同。例如，如果你的batch size是128，那么GPU的速度會(huì)比TPU稍快一點(diǎn)。如果batch size小于128
2018-10-21 09:20:345032 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 09:38:243095 
芯片是整個(gè)醫(yī)療AI發(fā)展的核心環(huán)節(jié)，為醫(yī)療服務(wù)系統(tǒng)升級(jí)提供算力的支撐，現(xiàn)在深度學(xué)習(xí)較有代表性的主流加速方案有GPU、FPGA、ASIC、TPU等芯片。根據(jù)IDC白皮書(shū)提供的信息，受性能、成本等因素影響，GPU在醫(yī)療AI領(lǐng)域更受認(rèn)可。
2019-01-17 10:51:164864 當(dāng)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(chǎng)景定制的芯片。
2019-03-07 14:39:2131247 TPU(Tensor Processing Unit, 張量處理器)是類似于CPU或GPU的一種處理器。不過(guò)，它們之間存在很大的差異。最大的區(qū)別是TPU是ASIC，即專用集成電路。ASIC經(jīng)過(guò)優(yōu)化
2019-03-21 09:09:4724501 在AI芯片領(lǐng)域，前有英偉達(dá)GPU獨(dú)領(lǐng)風(fēng)騷，后有谷歌對(duì)外開(kāi)放TPU，賽靈思CEO Victor則認(rèn)為FPGA芯片將是重頭戲。
2019-08-21 15:10:27652 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(yùn)行 AI 算法的芯片與相對(duì)應(yīng)的計(jì)算平臺(tái)。在硬件方面，目前主要是使用 GPU 并行計(jì)算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，同時(shí)，還有 FPGA 和 ASIC 也具有未來(lái)異軍突起的潛能。
2019-08-21 17:48:556360 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(yùn)行 AI 算法的芯片與相對(duì)應(yīng)的計(jì)算平臺(tái)。在硬件方面，目前主要是使用 GPU 并行計(jì)算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，同時(shí)，還有 FPGA 和 ASIC 也具有未來(lái)異軍突起的潛能。
2019-09-03 17:55:232704 在AI芯片領(lǐng)域，前有英偉達(dá)GPU獨(dú)領(lǐng)風(fēng)騷，后有谷歌對(duì)外開(kāi)放TPU，賽靈思CEO Victor則認(rèn)為FPGA芯片將是重頭戲。
2019-11-22 15:37:23656 新一輪的AI熱潮對(duì)芯片提出了更高要求，不過(guò)，AI芯片的定義還沒(méi)有嚴(yán)格和公認(rèn)的標(biāo)準(zhǔn)。因此，可以運(yùn)行深度學(xué)習(xí)算法的CPU、GPU以及FPGA和ASIC都可以被稱為AI芯片。雖然都稱為AI芯片，但在2019年AI落地的大背景下，AI芯片的效率更值得關(guān)注。
2019-12-13 16:28:144016 很多讀者可能分不清楚 CPU、GPU 和 TPU 之間的區(qū)別，因此 Google Cloud 將在這篇博客中簡(jiǎn)要介紹它們之間的區(qū)別，并討論為什么 TPU 能加速深度學(xué)習(xí)。
2020-01-20 11:57:007049 ，比如專用集成電路（ASIC）的張量處理單元 TPU、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單元 NPU 以及半定制芯片 FPGA 等等。
2020-10-11 10:23:342843 CPU、GPU、TPU、NPU等的講解
2021-01-05 14:54:1712184 目前，智能駕駛領(lǐng)域在處理深度學(xué)習(xí)AI算法方面，主要采用GPU、FPGA 等適合并行計(jì)算的通用芯片來(lái)實(shí)現(xiàn)加速。同時(shí)有部分芯片企業(yè)開(kāi)始設(shè)計(jì)專門(mén)用于AI算法的ASIC專用芯片，比如谷歌TPU、地平線BPU等。
2021-03-19 17:24:4626903 
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(luò)。而在計(jì)算能力來(lái)說(shuō)，目前主要是使用 GPU 并行計(jì)算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，同時(shí)，FPGA 和 ASIC 也將是未來(lái)異軍突起的力量。 隨著百度、Google、
2021-07-27 11:38:213861 FPGA_ASIC-S698MSoC芯片中EDAC模塊的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)(第四屆星載電源技術(shù)學(xué)術(shù)研討會(huì))-該文檔為FPGA_ASIC-S698MSoC芯片中EDAC模塊的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)總結(jié)文檔，是一份很不錯(cuò)的參考資料，具有較高參考價(jià)值，感興趣的可以下載看看………………
2021-09-15 11:05:196 芯片制造四大基本工藝包括：芯片設(shè)計(jì)、FPGA驗(yàn)證、晶圓光刻顯影、蝕刻、芯片封裝等，晶片制作過(guò)程最為復(fù)雜，需經(jīng)過(guò)濕洗、光刻、 離子注入、干蝕刻、等離子沖洗、熱處理、化學(xué)氣相淀積、物理氣相淀積、電鍍處理、化學(xué)/機(jī)械表面處理、晶圓測(cè)試等過(guò)程。
2021-12-22 10:41:2922217 四大類人工智能芯片(GPU、ASIC、FGPA、類腦芯片)及系統(tǒng)級(jí)智能芯片在國(guó)內(nèi)的發(fā)展進(jìn)度參差不齊。用于云端的訓(xùn)練、推斷等大算力通用 芯片發(fā)展較為落后;適用于更多垂直行業(yè)的終端應(yīng)用芯片如自動(dòng)駕駛
2022-03-28 13:56:169024 將ASIC設(shè)計(jì)移植到FPGA芯片中，對(duì)于大部分設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)來(lái)講都是巨大的挑戰(zhàn)。主要體現(xiàn)在：ASIC的設(shè)計(jì)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(jià)性。
2022-04-14 15:01:082810 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(duì)它有很多疑問(wèn)——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(diǎn)？…… 今天，帶著這一系列的問(wèn)題，我們一起來(lái)——揭秘FPGA。 一、為什么使用 FPGA？ 眾所周知，
2022-11-22 14:35:102326 FPGA常年來(lái)被用作專用芯片（ASIC）的小批量替代品，然而近年來(lái)在微軟、百度等公司的數(shù)據(jù)中心大規(guī)模部署，以同時(shí)提供強(qiáng)大的計(jì)算能力和足夠的靈活性。
2023-01-04 13:53:352201 在設(shè)計(jì)FPGA、GPU或ASIC控制系統(tǒng)時(shí)，與數(shù)字設(shè)計(jì)相關(guān)的電源管理和模擬系統(tǒng)相關(guān)的設(shè)計(jì)挑戰(zhàn)數(shù)量相形見(jiàn)絀。然而，假設(shè)電源系統(tǒng)設(shè)計(jì)可以留給“以后”或與數(shù)字設(shè)計(jì)保持一致是有風(fēng)險(xiǎn)的。即使是電源設(shè)計(jì)中看似無(wú)害的問(wèn)題也會(huì)顯著延遲系統(tǒng)的發(fā)布，因?yàn)殡娫聪到y(tǒng)調(diào)試周期的任何增加時(shí)間都可能停止數(shù)字端的所有工作。
2023-01-06 09:24:071866 
當(dāng)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(chǎng)景定制的芯片。行業(yè)內(nèi)已經(jīng)確認(rèn)CPU不適用于AI計(jì)算，但是在AI應(yīng)用領(lǐng)域也是必不可少。
2023-03-17 11:05:302860 那FPGA有啥優(yōu)勢(shì)呢，這也要對(duì)比ASIC來(lái)說(shuō)，因?yàn)?b class="flag-6" style="color: red">ASIC芯片只是針對(duì)某一項(xiàng)功能做的專用芯片，如果要完成其他的功能就還得做一個(gè)另外的專用ASIC芯片，這樣就大大的增加時(shí)間成本和人力成本，因?yàn)橐粋€(gè)芯片的生產(chǎn)周期較長(zhǎng)而且驗(yàn)證也是相當(dāng)復(fù)雜的。FPGA就是為了解決上面的問(wèn)題而出現(xiàn)的。
2023-03-21 11:06:202256 目前，智能駕駛領(lǐng)域在處理深度學(xué)習(xí)AI算法方面， **主要采用GPU、FPGA 等適合并行計(jì)算的通用芯片來(lái)實(shí)現(xiàn)加速** 。同時(shí)有部分芯片企業(yè)開(kāi)始設(shè)計(jì)專門(mén)用于AI算法的ASIC專用芯片，比如谷歌TPU
2023-03-21 14:42:083625 
頭部廠商紛紛切入AI ASIC領(lǐng)域，技術(shù)路徑不同。本文內(nèi)容來(lái)自“GPT-5后NLP大模型逐步走向收斂，ASIC將大有可為”，詳細(xì)介紹谷歌——全球AI ASIC先驅(qū)，TPU產(chǎn)品持續(xù)迭代，以及英特爾——收購(gòu)Habana Lab，Gaudi 2性能表現(xiàn)出色。
2023-05-15 15:02:396236 
和話語(yǔ)權(quán)的決定性因素之一 。 FPGA在安防應(yīng)用中獨(dú)具優(yōu)勢(shì) 從技術(shù)方面來(lái)看， AI芯片的典型代表包括GPU、FPGA和ASIC三種 。不過(guò)，GPU并未專門(mén)針對(duì)安防監(jiān)控需求進(jìn)行優(yōu)化，處理大量視頻數(shù)據(jù)時(shí)功耗高，FPGA和ASIC在效能方面有更好的表現(xiàn)。盡管ASIC在性能
2023-06-17 17:30:021478 值得一提的是，近年來(lái)涌現(xiàn)的TPU、NPU、VPU、BPU等令人眼花繚亂的芯片均屬于ASIC。不同于GPU和FPGA的靈活性，ASIC是定制化的，一經(jīng)制造完成便不能更改，因此其開(kāi)發(fā)成本高昂且周期長(zhǎng)。但
2023-06-28 15:28:281231 
AI芯片也被稱為AI加速器或計(jì)算卡，即專門(mén)用于處理人工智能應(yīng)用中的大量計(jì)算任務(wù)的模塊(其他非計(jì)算任務(wù)仍由CPU負(fù)責(zé))。當(dāng)前，AI芯片主要分為 GPU 、FPGA 、ASIC。
2023-08-03 17:19:116097 AI芯片也被稱為AI加速器或計(jì)算卡，即專門(mén)用于處理人工智能應(yīng)用中的大量計(jì)算任務(wù)的模塊(其他非計(jì)算任務(wù)仍由CPU負(fù)責(zé))。當(dāng)前，AI芯片主要分為 GPU 、FPGA 、ASIC。
2023-08-06 16:18:494340 ai芯片和gpu芯片有什么區(qū)別？ AI芯片和GPU芯片是當(dāng)今比較流行的芯片類型，它們都是為了更好地處理數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)的。雖然它們都在處理數(shù)據(jù)方面有類似之處，但在設(shè)計(jì)和使用方面還是有很大的區(qū)別。 首先
2023-08-08 18:02:288397 FPGA和ASIC是數(shù)字電路中常見(jiàn)的實(shí)現(xiàn)方式，因此人們經(jīng)常會(huì)想要了解哪種芯片在未來(lái)的發(fā)展中更具有前途。然而，這取決于具體的應(yīng)用場(chǎng)景和需求。在本文中，我們將探討FPGA和ASIC的優(yōu)劣勢(shì)，并分析哪種芯片在特定的應(yīng)用場(chǎng)景中更具有優(yōu)勢(shì)。
2023-08-14 16:40:203181 TPU和NPU的區(qū)別? 在IT領(lǐng)域中，TPU和NPU屬于兩種不同類型的芯片。這兩種芯片都是專為人工智能（AI）和大型數(shù)據(jù)分析設(shè)計(jì)而開(kāi)發(fā)的，但它們的功能和優(yōu)點(diǎn)卻有所不同。在本文中，我們將詳細(xì)介紹TPU
2023-08-27 17:08:2912293 CPU、GPU遵循的是馮·諾依曼體系結(jié)構(gòu)，指令要經(jīng)過(guò)存儲(chǔ)、譯碼、執(zhí)行等步驟，共享內(nèi)存在使用時(shí)，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(wú)指令、無(wú)需共享內(nèi)存的體系結(jié)構(gòu)。
2024-01-06 11:20:072774 
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(dòng)駕駛AI運(yùn)算領(lǐng)域各有所長(zhǎng)。傳統(tǒng)意義上的CPU通常為芯片上
2024-02-20 16:44:522474 
Groq推出了大模型推理芯片，以每秒500tokens的速度引起轟動(dòng)，超越了傳統(tǒng)GPU和谷歌TPU。
2024-02-26 10:24:462583 
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(jì)算芯片領(lǐng)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(qiáng)，但是它也有缺點(diǎn)，就是功耗
2024-04-16 08:05:30210 
隨著人工智能（AI）技術(shù)的迅猛發(fā)展，我們正站在一個(gè)新時(shí)代的門(mén)檻上，這個(gè)時(shí)代將由強(qiáng)大的計(jì)算芯片引領(lǐng)，徹底改變世界經(jīng)濟(jì)格局。美國(guó)開(kāi)放人工智能研究中心（OpenAI）首席執(zhí)行官山姆·奧特曼等人的洞察無(wú)疑揭示了這一點(diǎn)：擁有強(qiáng)大的計(jì)算芯片供應(yīng)能力，是AI技術(shù)持續(xù)進(jìn)步和應(yīng)用拓展的關(guān)鍵。
2024-06-20 09:47:131465 當(dāng)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(chǎng)景定制的芯片。行業(yè)內(nèi)已經(jīng)確認(rèn)CPU不適用于AI計(jì)算
2024-08-19 17:11:033112 
隨著現(xiàn)在AI的快速發(fā)展，使用FPGA和ASIC進(jìn)行推理加速的研究也越來(lái)越多，從目前的市場(chǎng)來(lái)說(shuō)，有些公司已經(jīng)有了專門(mén)做推理的ASIC，像Groq的LPU，專門(mén)針對(duì)大語(yǔ)言模型的推理做了優(yōu)化，因此相比GPU這種通過(guò)計(jì)算平臺(tái)，功耗更低、延遲更小，但應(yīng)用場(chǎng)景比較單一，在圖像/視頻方向就沒(méi)有優(yōu)勢(shì)了。
2024-10-29 14:12:012771 
? 本文介紹了ASIC和GPU兩種能夠用于AI計(jì)算的半導(dǎo)體芯片各自的原理和優(yōu)勢(shì)。 ASIC和GPU是什么 ASIC和GPU，都是用于計(jì)算功能的半導(dǎo)體芯片。因?yàn)槎伎梢杂糜?b class="flag-6" style="color: red">AI計(jì)算，所以也被稱為“AI
2025-01-06 13:58:293417 
隨著AI技術(shù)火得一塌糊涂，大家都在談"大模型"、"AI加速"、"智能計(jì)算"，可真到了落地環(huán)節(jié)，算力才是硬通貨。你有沒(méi)有發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)在越來(lái)越多的AI企業(yè)不光用GPU，也不怎么迷信TPU了？他們嘴里多了一個(gè)新詞兒——智算加速卡。
2025-06-05 13:39:201446 
CPU作為“通用基石”，支撐所有設(shè)備的基礎(chǔ)運(yùn)行；GPU憑借并行算力，成為AI訓(xùn)練與圖形處理的“主力”；TPU在Google生態(tài)中深耕云端大模型訓(xùn)練；NPU則讓AI從“云端”走向“身邊”（手機(jī)、手表
2025-12-17 17:13:19951 
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