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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不久前，據國外媒體報道，華為公司正在首次使用ASIC來替代其設備中的FPGA芯片，而這些芯片原本采購于FPGA主要廠商之一的Altera【 電子發(fā)燒友網關于此事報道：華為ASIC設計案，FPGA雙雄
2012-11-14 08:47:561970 很多讀者可能分不清楚 CPU、GPU 和 TPU 之間的區(qū)別，因此 Google Cloud 將在這篇博客中簡要介紹它們之間的區(qū)別，并討論為什么 TPU 能加速深度學習。
2018-09-04 11:12:573938 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，屬于通用型芯片。ASIC屬于為AI特定場景定制的芯片。行業(yè)內已經確認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 11:03:562495 CPU、GPU 都屬于馮·諾依曼結構，指令譯碼執(zhí)行、共享內存。FPGA 之所以比 CPU 甚至 GPU 能效高，本質上是無指令、無需共享內存的體系結構帶來的福利。
2022-11-22 16:00:051256 算力有著不小需求的應用來說，ASIC和FPGA是否也能借上這股東風呢？ ? 不同硬件的成本對比 ? 在機器學習推理場景中，除了GPU外，還有一大通用AI硬件適合這一負載，那就是FPGA。與GPU一樣，在技術和算法還未成熟且仍在打磨階段時，可以隨時重新編程改變芯片功能的
2023-02-22 09:23:295571 電子發(fā)燒友網報道（文/周凱揚）隨著AI計算逐漸蠶食通用計算的份額，數據中心的硬件市場已經開始出現了微妙的變化。最搶手的目前已經成了GPU，反觀CPU、ASIC和FPGA等硬件，開始成為陪襯。但高昂
2023-07-17 00:01:00952 
電子發(fā)燒友網報道（文/周凱揚）隨著AI計算開始有著風頭蓋過通用計算開始，不少芯片廠商都將其視為下一輪技術革新。CPU、GPU、FPGA和ASIC紛紛投入到這輪AI革命中來，但斬獲的戰(zhàn)果卻是有多有
2023-12-03 08:31:341318 
可乘之機。作為國內最優(yōu)秀的AI芯片公司，深鑒科技被以3億美元的價格賣給FPGA巨頭賽靈思。過去兩年，深鑒科技是國內AI芯片領域冉冉升起的一顆明星。這家2016年3月成立的初創(chuàng)公司目前已完成三輪融資，投資方
2018-07-31 09:56:50
、GPU、FPGA及ASIC四種，依特性與使用目的不同又可區(qū)分為云端運算與邊緣運算。 前者云端運算因為需要處理龐大數據，加上長時間運作，芯片需求特性為功耗較高，整體效能佳，主要應用在數據中心與超級計算機
2017-12-05 08:09:38
進行重新編程。 2、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。 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。可編程器件是目前的新生力量，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
FPGA的用處比我們平時想象的用處更廣泛，原因在于其中集成的模塊種類更多，而不僅僅是原來的簡單邏輯單元（LE）。早期的FPGA相對比較簡單，所有的功能單元僅僅由管腳、內部buffer、LE、RAM構建而成，LE由LUT（查找表）和D觸發(fā)器構成，RAM也往往容量非常小。
2019-10-15 06:20:52
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
對神經網絡進行任何更改，也不需要學習任何新工具。不過你可以保留你的 GPU 用于訓練。”
Zebra 提供了將深度學習代碼轉換為 FPGA 硬件指令的抽象層
AI 硬件前景
2024-03-21 15:19:45
清源塑膠經營. 供應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(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
四大FPGA供應商專家談FPGA設計訣竅 ：Actel、Altera、Lattice Semiconductor和Xilinx是目前業(yè)界最主要的四大FPGA供應商，為了幫助中國的應用開發(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體ARM的圖形加速IP；Adreno是高通的圖形GPU。當然這里不是要對比這些GPU的性能，而是簡單介紹下Mali的GPU系列。Mali其實是Arm
2022-04-12 11:01:11
和功能規(guī)格邊緣TPU模塊CPU：i.MX 8M應用處理器（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)化學習筆記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），是電子計算機
2021-12-15 06:07:07
MCU、DSP、GPU、MPU、CPU、DPU、FPGA、ASIC、SOC、ECU、NPU、TPU、VPU、APU、BPU、ECU、FPU、EPU、這些主控異同點有哪些？
2021-12-17 17:07:47
Block）和內部連線（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，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
Freeman在1989年年僅41歲就因肺炎不幸早逝。目前人工智能的產業(yè)重心，已經從早期的深度學習算法和框架，轉到了AI硬件平臺。Google開發(fā)出專用的AI芯片——TPU，如下圖。可是，另一個巨頭
2018-08-21 09:50:44
，與CPU、存儲器、DSP并稱為四大通用集成電路芯片,它屬于半導體行業(yè)無法缺少的一塊，而國內半導體正處在蓬勃的發(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
什么是PCB射頻電路四大基礎？在PCB設計過程中需要特別注意的重要因素有哪些？
2019-08-21 06:22:29
在 FPGA、GPU 或 ASIC 控制的系統(tǒng)板上，僅有為數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
prototyping在復雜時鐘設計中的表現也令人堪憂。對于FPGA的初學者，門控時鐘（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)的需要而設計、制造。這里之所以特殊說明是因為我們下面介紹的TPU也算是一種ASIC。FPGA與ASIC芯片各有缺點，FPGA一般來說比ASIC的速度要慢，而且無法完成更復雜
2017-03-15 11:40:15
用在ADAS（高級駕駛輔助系統(tǒng)）和伺服電機驅動上。
消費電子用FPGA，是因為產品迭代太快。ASIC的開發(fā)周期太長了，等做出東西來，黃花菜都涼了。
FPGA、ASIC、GPU，誰是最合適的AI芯片
2024-01-23 19:08:55
在不久將來的AI時代，FPGA和GPU之間誰能脫穎而出，成為行業(yè)的領航者？就像英特爾之于PC時代，高通之于移動通訊時代？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)，研究的領域舉例說明。
2018-03-29 09:47:00
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
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
的 Edge TPU 扮演著關鍵角色——這款專用 ASIC 旨在將機器學習推理能力引入邊緣設備。在近一年之后，兩款產品以“Coral”的名號推出了“Beta 測試版”，且目前已經可供感興趣的朋友購買。另外，這
2019-03-05 21:20:23
的ABfly模塊和FBfly模塊的數量可以作為超參進行配置。基于這兩個參數，開發(fā)了一種軟硬件協(xié)同設計方法如下圖所示，實現了神經架構和硬件設計的設計空間探索。四、結論本文分析了FPGA和GPU以及ASIC
2023-02-08 15:26:46
工程師手記：FPGA學習的四大誤區(qū)
2012-08-17 23:47:34
AI芯片產品的設計和開發(fā);技巧提升：課程剖析AI芯片開發(fā)流程及技巧，學員可熟悉AI芯片架構設計的各種處理技巧、芯片架構在FPGA上執(zhí)行的方法，掌握AI芯片的工程應用和部署;配套開發(fā)板：配備與課程配套
2019-07-19 11:54:01
背景介紹數據、算法和算力是人工智能技術的三大要素。其中，算力體現著人工智能(AI)技術具體實現的能力，實現載體主要有CPU、GPU、FPGA和ASIC四類器件。CPU基于馮諾依曼架構，雖然靈活，卻
2021-07-26 06:47:30
，支持廣泛的應用程序和動態(tài)工作負載。本文將討論這些行業(yè)挑戰(zhàn)可以在不同級別的硬件和軟件設計采用Xilinx VERSAL AI核心，業(yè)界首創(chuàng)自適應計算加速平臺超越了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得到
2018-11-20 10:46:52
全新賽靈思（Xilinx）FPGA 7系列芯片精彩剖析:賽靈思的最新7系列FPGA芯片包括3個子系列，Artix-7、 Kintex-7和Virtex-7。在介紹芯片之前，先看看三個子系列芯片的介紹表，如下表1所示： 表
2012-08-08 15:04:04
395 在 FPGA、GPU 或 ASIC 控制的系統(tǒng)板上，僅有為數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得到電源
2016-11-04 15:57:06611 昨日，Google資深硬件工程師Norman Jouppi刊文表示，Google的專用機器學習芯片TPU處理速度要比GPU和CPU快15-30倍（和TPU對比的是IntelHaswell CPU以及NVIDIA Tesla K80 GPU），而在能效上，TPU更是提升了30到80倍。
2017-04-06 15:50:48568 長達17頁的報告中，Google深入剖析其TPU和測試基準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 09:39:281072 
AI領域GPU 占據著主導地位，也憑借Nvidia、超微（AMD）的高速發(fā)展GPU 在人工智慧（AI）運算才能大放異彩，分析師預示明年GPU的主導地位可能不再，換ASIC稱王。
2017-12-15 14:39:59844 從上面的對比來看，能耗比方面：ASIC > FPGA > GPU > CPU，產生這樣結果的根本原因：對于計算密集型算法，數據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 15:58:448875 
NovuMind推出的AI 芯片 NovuTensor號稱是除了TPU 之外，跑得最快的單芯片，相同用電的情況下，性能是最先進的移動端或嵌入式芯片三倍以上。耗電將減少一半，耗能不超過 5 瓦。
2018-01-12 10:54:591255 FPGA仿真篇-使用腳本命令來加速仿真二 基于FPGA的HDMI高清顯示借口驅動 基于FPGA灰度圖像高斯濾波算法的實現 FPGA為什么比CPU和GPU快 基于Xilinx FPGA的視頻圖像采集
2018-02-20 20:49:001479 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 15:21:4010206 
的AI芯片，比如谷歌的TPU，本質上都是一個ASIC硬件。此外，黃仁勛還在昨天的采訪中確認了英偉達暫停公共道路上無人駕駛汽車測試的消息，并解釋了原因。
2018-04-02 05:54:003575 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 09:17:003512 不過在聯(lián)發(fā)科副總經理暨智能設備事業(yè)群總經理游人杰看來，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 15:39:03251869 
所謂的AI芯片，一般是指針對AI算法的ASIC（專用芯片）。傳統(tǒng)的CPU、GPU都可以拿來執(zhí)行AI算法，但是速度慢，性能低，無法實際商用。
2018-07-25 14:58:5133472 
所謂的AI芯片，一般是指針對AI算法的ASIC（專用芯片）。傳統(tǒng)的CPU、GPU都可以拿來執(zhí)行AI算法，但是速度慢，性能低，無法實際商用。
2018-08-01 10:34:5710550 
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(三維位置數據)數據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)模量產成本均顯著優(yōu)于GPU和FPGA，定制
2018-08-09 11:11:4222663 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 17:46:00936 很多讀者可能分不清楚 CPU、GPU 和 TPU 之間的區(qū)別，因此 Google Cloud 將在這篇博客中簡要介紹它們之間的區(qū)別，并討論為什么 TPU 能加速深度學習。
2018-09-06 16:53:4627950 張量處理單元（TPU）是一種定制化的 ASIC 芯片，它由谷歌從頭設計，并專門用于機器學習工作負載。TPU 為谷歌的主要產品提供了計算支持，包括翻譯、照片、搜索助理和 Gmail 等。
在本文中，我們將關注 TPU 某些特定的屬性。
2018-09-15 10:46:3643744 帶寬模型最大的限制就是這些計算是針對特定矩陣大小的，計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的速度會比TPU稍快一點。如果batch size小于128
2018-10-21 09:20:343997 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加速。在產業(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 11:14:366793 人工智能芯片按照架構類別分為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 09:38:242785 
芯片是整個醫(yī)療AI發(fā)展的核心環(huán)節(jié)，為醫(yī)療服務系統(tǒng)升級提供算力的支撐，現在深度學習較有代表性的主流加速方案有GPU、FPGA、ASIC、TPU等芯片。根據IDC白皮書提供的信息，受性能、成本等因素影響，GPU在醫(yī)療AI領域更受認可。
2019-01-17 10:51:164059 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，屬于通用型芯片。ASIC屬于為AI特定場景定制的芯片。
2019-03-07 14:39:2129058 TPU(Tensor Processing Unit, 張量處理器)是類似于CPU或GPU的一種處理器。不過，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經過優(yōu)化
2019-03-21 09:09:4722764 在AI芯片領域，前有英偉達GPU獨領風騷，后有谷歌對外開放TPU，賽靈思CEO Victor則認為FPGA芯片將是重頭戲。
2019-08-21 15:10:27474 人工智能的三大支撐是硬件、算法和數據，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 并行計算神經網絡，同時，還有 FPGA 和 ASIC 也具有未來異軍突起的潛能。
2019-08-21 17:48:555236 人工智能的三大支撐是硬件、算法和數據，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 并行計算神經網絡，同時，還有 FPGA 和 ASIC 也具有未來異軍突起的潛能。
2019-09-03 17:55:232421 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，處理大量視頻數據時功耗高，FPGA和ASIC在效能方面有更好的表現。
2019-09-12 15:37:581031 在AI芯片領域，前有英偉達GPU獨領風騷，后有谷歌對外開放TPU，賽靈思CEO Victor則認為FPGA芯片將是重頭戲。
2019-11-22 15:37:23517 新一輪的AI熱潮對芯片提出了更高要求，不過，AI芯片的定義還沒有嚴格和公認的標準。因此，可以運行深度學習算法的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注。
2019-12-13 16:28:143454 所謂的AI芯片，一般是指針對AI算法的ASIC（專用芯片）。傳統(tǒng)的CPU、GPU都可以拿來執(zhí)行AI算法，但是速度慢，性能低，無法實際商用。
2019-12-21 10:11:388185 ，比如專用集成電路（ASIC）的張量處理單元 TPU、神經網絡單元 NPU 以及半定制芯片 FPGA 等等。
2020-10-11 10:23:342306 這篇文章為大家介紹了一下面向低功耗AI芯片上的神經網絡設計，隨著這幾年神經網絡和硬件（CPU,GPU,FPGA,ASIC）的迅猛發(fā)展，深度學習在包...
2020-12-14 23:40:08536 CPU、GPU、TPU、NPU等的講解
2021-01-05 14:54:179659 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、地平線BPU等。
2021-03-19 17:24:4621183 
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 14:35:101087 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、百度等公司的數據中心大規(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 13:53:351068 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，屬于通用型芯片。ASIC屬于為AI特定場景定制的芯片。行業(yè)內已經確認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 11:05:301519 那FPGA有啥優(yōu)勢呢，這也要對比ASIC來說，因為ASIC芯片只是針對某一項功能做的專用芯片，如果要完成其他的功能就還得做一個另外的專用ASIC芯片，這樣就大大的增加時間成本和人力成本，因為一個芯片的生產周期較長而且驗證也是相當復雜的。FPGA就是為了解決上面的問題而出現的。
2023-03-21 11:06:201175 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 14:42:082254 
頭部廠商紛紛切入AI ASIC領域，技術路徑不同。本文內容來自“GPT-5后NLP大模型逐步走向收斂，ASIC將大有可為”，詳細介紹谷歌——全球AI ASIC先驅，TPU產品持續(xù)迭代，以及英特爾——收購Habana Lab，Gaudi 2性能表現出色。
2023-05-15 15:02:392467 
和話語權的決定性因素之一 。 FPGA在安防應用中獨具優(yōu)勢 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，處理大量視頻數據時功耗高，FPGA和ASIC在效能方面有更好的表現。盡管ASIC在性能
2023-06-17 17:30:02644 值得一提的是，近年來涌現的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，一經制造完成便不能更改，因此其開發(fā)成本高昂且周期長
2023-06-28 15:28:28363 
AI芯片也被稱為AI加速器或計算卡，即專門用于處理人工智能應用中的大量計算任務的模塊(其他非計算任務仍由CPU負責)。當前，AI芯片主要分為 GPU 、FPGA 、ASIC。
2023-08-03 17:19:111816 AI芯片也被稱為AI加速器或計算卡，即專門用于處理人工智能應用中的大量計算任務的模塊(其他非計算任務仍由CPU負責)。當前，AI芯片主要分為 GPU 、FPGA 、ASIC。
2023-08-06 16:18:49857 ai芯片和gpu芯片有什么區(qū)別？ AI芯片和GPU芯片是當今比較流行的芯片類型，它們都是為了更好地處理數據而設計的。雖然它們都在處理數據方面有類似之處，但在設計和使用方面還是有很大的區(qū)別。 首先
2023-08-08 18:02:283616 FPGA和ASIC是數字電路中常見的實現方式，因此人們經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 16:40:201029 TPU和NPU的區(qū)別? 在IT領域中，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）和大型數據分析設計而開發(fā)的，但它們的功能和優(yōu)點卻有所不同。在本文中，我們將詳細介紹TPU
2023-08-27 17:08:292976 從一種架構轉移到FPGA——這幾乎是這個領域的一個強制性步驟——然后轉移到生產ASIC是一個不平凡的旅程。但是如果你提前計劃，這不一定是一次冒險。
2023-11-23 10:36:51179 
在晶圓測試領域，京元電在gpu芯片測試領域的市場占有率較高，成為美國ai芯片工廠的主要測試伙伴，最快將從明年開始在ai asic芯片測試領域逐漸擴大規(guī)模。在京元電整體業(yè)績中，ai芯片所占的比重預計到2023年和明年將分別提高到78%和10%。
2023-12-07 16:44:27509 CPU、GPU遵循的是馮·諾依曼體系結構，指令要經過存儲、譯碼、執(zhí)行等步驟，共享內存在使用時，要經歷仲裁和緩存。 而FPGA和ASIC并不是馮·諾依曼架構（是哈佛架構）。以FPGA為例，它本質上是無指令、無需共享內存的體系結構。
2024-01-06 11:20:07452 
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
2024-02-20 16:44:52652 
Groq推出了大模型推理芯片，以每秒500tokens的速度引起轟動，超越了傳統(tǒng)GPU和谷歌TPU。
2024-02-26 10:24:46289 
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