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電子發(fā)燒友網>可編程邏輯>在未來GPU、FPGA、ASIC芯片將三分天下

在未來GPU、FPGA、ASIC芯片將三分天下

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2018-02-02 15:21:4010203

以太幣礦機ASIC芯片即將問世 GPU銷售將受沖擊

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

什么是ASIC芯片?與CPU、GPU、FPGA相比如何?

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 15:39:03251868

車載芯片的發(fā)展趨勢(CPU-GPU-FPGA-ASIC)

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)模量產成本均顯著優(yōu)于GPUFPGA,定制
2018-08-09 11:11:4222663

FPGA該如何應對ASIC的大爆發(fā)?

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

ASIC大爆發(fā),FPGA將淪為被取代的命運?

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?
2018-09-01 08:25:266826

半定制化的FPGA芯片和全定制化的ASIC芯片

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

淺析GPU、FPGA、ASIC三種主流AI芯片的區(qū)別

當前主流的AI芯片主要分為三類,GPU、FPGA、ASIC。其中GPUFPGA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

FPGAASIC它們的區(qū)別在哪

FPGA變得比之前更加流行了。現(xiàn)在的FPGA不再只是查找表(LUT)和寄存器的簡單組合了,它已經成為系統(tǒng)探索的架構,以及驗證未來ASIC設計架構的橋梁。
2019-06-21 17:52:124895

GPUFPGA以及ASIC芯片三分天下

近十年來,計算行業(yè)經歷了從32bit、“x86-64”、多核心、通用GPGPU以及2010年“CPU—GPU”異構計算的變遷。
2019-06-26 14:44:542573

關于FPGAASIC的區(qū)分和應用

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,在產品中采用FPGA實現(xiàn)一些業(yè)內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 10:40:0110934

AI的三種專用芯片 GPUFPGA以及ASIC

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 并行計算神經網絡,同時,還有 FPGAASIC 也具有未來異軍突起的潛能。
2019-08-21 17:48:555236

華為AI或將與谷歌、臉書三分天下?

華為AI覺醒,與谷歌、臉書“三分天下”?
2019-08-23 10:09:242715

關于FPGA在AI芯片中的重要性

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 并行計算神經網絡,同時,還有 FPGAASIC 也具有未來異軍突起的潛能。
2019-09-03 17:55:232421

FPGA對比 ASIC你看好誰?

FPGA vs. ASIC 你看好誰?
2020-01-15 16:10:224104

RISC-V將有望切入x86、ARM形成三分天下

未來 RISC-V 很可能發(fā)展成為世界主流 CPU 之一,從而在 CPU 領域形成英特爾(x86)、ARM、RISC-V 三分天下的格局?!?/div>
2020-04-27 10:13:151225

帶你深入了解GPUFPGAASIC

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網絡。而在計算能力來說,目前主要是使用 GPU 并行計算神經網絡,同時,FPGAASIC 也將是未來異軍突起的力量。 隨著百度、Google、
2021-07-27 11:38:212785

FPGA知識匯集-ASICFPGA的移植

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 15:01:081780

FPGA與CPU、GPU、ASIC的區(qū)別,FPGA在云計算中的應用方案

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、 CPU、GPUASIC的區(qū)別

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 13:53:351068

自動駕駛主流芯片GPU、FPGAASIC

當前主流的AI芯片主要分為三類,GPUFPGA、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 11:05:301515

FPGAASIC等AI芯片特性及對比

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 14:42:082253

FPGAASIC的優(yōu)劣勢 FPGAASIC的應用場景及前景

  FPGAASIC是數(shù)字電路中常見的實現(xiàn)方式,因此人們經常會想要了解哪種芯片未來的發(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FPGAASIC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 16:40:201028

FPGA、ASIC、GPU誰是最合適的AI芯片?

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FPGAASIC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

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