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電子發(fā)燒友網(wǎng)>可編程邏輯>FPGA與主流芯片(CPU、GPU、ASIC)的對比

FPGA與主流芯片(CPU、GPU、ASIC)的對比

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2016-05-16 10:39:5916447

ASIC、FPGACPU三者的特點比較

ASIC芯片內(nèi)部架構(gòu)較為簡單,不可以硬件編程,只能用來專門處理某一種功能,靈活性最差,但是在執(zhí)行某一種任務(wù)上的效率最高。ASIC也被稱為專用集成電路。FPGA芯片內(nèi)部架構(gòu)稍微復(fù)雜一些,可以硬件編程
2018-05-06 10:50:0417661

為什么中國AI芯片產(chǎn)業(yè)難改依附式生存?

芯片定義了產(chǎn)業(yè)鏈和生態(tài)圈的基礎(chǔ)計算架構(gòu),正如CPU是IT產(chǎn)業(yè)的核心一樣,芯片也是人工智能產(chǎn)業(yè)的核心。截止到目前,業(yè)界公認的AI主流芯片,除了CPU以外,還有GPU、FPGAASIC。目前全球GPU
2018-07-26 10:01:275479

【自適應(yīng)計算在機器人領(lǐng)域的應(yīng)用】連載二:工業(yè)類比CPUGPU,ASICFPGA,誰更適合機器人計算

總體而言,CPU、GPUASIC 等采用固定架構(gòu)的器件,在其為開發(fā)者提供優(yōu)勢的同時,也讓其付出了代價。
2021-11-11 15:12:382687

基于OpenCL的FPGA開發(fā)設(shè)計方案

傳統(tǒng) FPGA 與軟件開發(fā)對比表 重點介紹一下,編譯階段的 Synthesis (綜合),這部分與軟件開發(fā)的編譯有較大的不同。一般的處理器 CPUGPU等,都是已經(jīng)生產(chǎn)出來的 ASIC,有各自的指令集可以使用。
2023-02-09 11:05:29781

自動駕駛主流架構(gòu)方案對比GPU、FPGAASIC

當(dāng)前主流的AI芯片主要分為三類,GPU、FPGAASIC。GPUFPGA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(yīng)用領(lǐng)域也是必不可少。
2023-02-14 11:03:562495

相比CPU、GPU、ASICFPGA有什么優(yōu)勢

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 16:00:051256

ChatGPT炒熱GPU,ASICFPGA能否分一杯羹?

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ASICFPGA有什么區(qū)別

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

ASICFPGA的區(qū)別

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。可編程器件是目前的新生力量,混合技術(shù)也將在未來發(fā)揮作用。   與其他技術(shù)一樣,有關(guān)
2019-07-19 06:24:30

ASIC設(shè)計-FPGA原型驗證

1ASIC 驗證技術(shù).................................................11.1 ASIC 設(shè)計流程
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2017-12-03 20:08:47

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2020-09-25 11:34:41

FPGA vs ASIC 你看好誰?

低功耗的cell(性能低)。你FPGA一旦選定了,你就只有他給你的東西,你沒有選的。ASIC還可以使用useful skew的方式來提高速度,手段會比FPGA中的多??偟膩碚f,就如同GPUCPU一樣
2017-09-02 22:24:53

FPGA/單片機/DSP/ASIC之間有什么區(qū)別

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FPGA助力芯片成本降低,ASIC會否坐以待斃?

芯片設(shè)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(guān)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
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2012-11-20 20:09:57

FPGAASIC芯片解密有哪些性能分析

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FPGACPUGPU有什么區(qū)別?為什么越來越重要?

,在數(shù)據(jù)中心高性能計算及 AI 訓(xùn)練中,CPU 這一“主角”的重要性下降,而以往的“配角們”,即 GPU、FPGA、TPU、DPU 等的加速器的重要性在上升。 圖3:MLP網(wǎng)絡(luò)本質(zhì)是并行的乘法和累加
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GPU是如何工作的GPU與DSP區(qū)別GPUCPU的區(qū)別是什么
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cogoask講解fpgaASIC是什么意思

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(shè)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
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這一挑戰(zhàn)。盡管eFPGA在2016年特斯拉開發(fā)全自動駕駛芯片時還不是主流技術(shù),但現(xiàn)在已經(jīng)成為主流技術(shù)了。Achronix eFPGA IP現(xiàn)在已在多個大批量應(yīng)用中投入生產(chǎn),證明Achronix擁有可實現(xiàn)
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FPGA是什么?FPGA有何作用?與傳統(tǒng)模式的芯片設(shè)計進行對比,FPGA芯片有哪些優(yōu)勢?
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為什么需要FPGA,如何為FPGA編程?

本文通過與GPU對比,來搞懂FPGA的一些難點,解答幾個有關(guān)FPGA的常見問題——什么是FPGA、為什么我會需要FPGA、如何為FPGA編程?FPGA(現(xiàn)場可編程門陣列)是集成電路中的重要門類
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什么是FPGA、單片機、DSP、ASIC?

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不過在聯(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,雖然CPU、GPU等通用型芯片以及FPGA可以適應(yīng)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。
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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(chǎn)成本均顯著優(yōu)于GPUFPGA,定制
2018-08-09 11:11:4222663

自動駕駛芯片,cpuasic的未來發(fā)展

GPU適用于單一指令的并行計算,而FPGA與之相反,適用于多指令,單數(shù)據(jù)流,常用于云端的“訓(xùn)練”階段。 此外與GPU對比,FPGA沒有存取功能,因此速度更快,功耗低,但同時運算量不大。結(jié)合兩者優(yōu)勢,形成GPU+FPGA的解決方案。
2018-08-15 18:39:204124

FPGA該如何應(yīng)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(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 17:46:00936

淺析應(yīng)用于自動駕駛中的芯片

在自動駕駛領(lǐng)域GPU取代CPU成為了主流方案;隨著自動駕駛的定制化需求提升,未來定制化ASIC專用芯片將成為主流。
2018-11-05 17:27:425099

半定制化的FPGA芯片和全定制化的ASIC芯片

目前以深度學(xué)習(xí)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(yīng)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GPUFPGA、ASIC三種主流AI芯片的區(qū)別

當(dāng)前主流的AI芯片主要分為三類,GPU、FPGAASIC。其中GPUFPGA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 14:39:2129058

GPUFPGA以及ASIC芯片將三分天下

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

關(guān)于FPGAASIC的區(qū)分和應(yīng)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(yīng)用在功能會改變的場合,例如,原型驗證,ASIC設(shè)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 10:40:0110934

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(yīng)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(luò),同時,還有 FPGAASIC 也具有未來異軍突起的潛能。
2019-08-21 17:48:555236

萬能的FPGA真的能取代CPUGPU

FPGA相對于CPUGPU,在進行感知處理等簡單重復(fù)的任務(wù)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。
2019-09-06 17:48:102115

FPGA在安防應(yīng)用中所具備的優(yōu)勢

從技術(shù)方面來看,AI芯片的典型代表包括GPU、FPGAASIC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,FPGAASIC在效能方面有更好的表現(xiàn)。
2019-09-12 15:37:581031

在未來GPUFPGA、ASIC芯片將三分天下

GPU編程方面,阿里云會推出分布式多機多卡訓(xùn)練框架和其他GPU上的性能優(yōu)化服務(wù),能夠大大降低客戶使用多機多卡的門檻,從而減少客戶在云上做深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練的時間。
2019-10-14 14:29:04487

FPGAGPU類比一下就明白了

電路模擬是 FPGA 的經(jīng)典主流用例,這也是 FPGA 最早出現(xiàn)的原因。FPGA 的關(guān)鍵在于硬件設(shè)計是用 HDL 形式編碼的,而且買一些便宜的硬件就可以得到和 ASIC 相同的效果。當(dāng)然,你不可能在 FPGA 和真正的芯片上使用完全相同的 Verilog 代碼,但至少它們的抽象范圍是一樣的。
2019-12-03 15:28:453406

FPGA對比 ASIC你看好誰?

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

英特爾與賽靈思的競爭將會研制更強大的FPGA器件

FPGA芯片CPU更快,比GPU功耗更低、延時更短,且比ASIC更加便宜、周期更短,因此在目前人工智能芯片領(lǐng)域備受青睞。
2020-01-14 16:03:06582

CPUGPU的區(qū)別

CPU、GPU等協(xié)處理器、DSP、ASICFPGA等。一個異構(gòu)計算平臺往往包含使用不同指令集架構(gòu)(ISA)的處理器。
2020-09-04 15:03:096202

未來的AI計算領(lǐng)域,將是CPU、GPU、IPU并行

AI近些年的大火,直接促進了CPUGPU的發(fā)展,而英偉達的GPU真正借此迅速成為AI市場的主流產(chǎn)品之一,其勢頭甚至蓋過了CPU
2020-10-19 16:04:573037

AI優(yōu)化的FPGAGPU芯片對比

本部分,我們就跟隨作者一起看看Intel Stratix10 NX和Nvidia在這個領(lǐng)域的利器T4以及V100之間的對比,過程分為芯片對比以及系統(tǒng)級對比。 本部分一起先來看看芯片對比 首先
2021-03-29 14:15:372448

FPGA_ASIC-S698MSoC芯片中EDAC模塊的設(shè)計與實現(xiàn)

FPGA_ASIC-S698MSoC芯片中EDAC模塊的設(shè)計與實現(xiàn)(第四屆星載電源技術(shù)學(xué)術(shù)研討會)-該文檔為FPGA_ASIC-S698MSoC芯片中EDAC模塊的設(shè)計與實現(xiàn)總結(jié)文檔,是一份很不錯的參考資料,具有較高參考價值,感興趣的可以下載看看………………
2021-09-15 11:05:196

詳解FPGA/CPU/GPU/ASIC的區(qū)別

眾所周知,通用處理器(CPU)的摩爾定律已入暮年,而機器學(xué)習(xí)和 Web 服務(wù)的規(guī)模卻在指數(shù)級增長。
2022-02-23 15:55:269389

FPGA, CPU, GPU, ASIC區(qū)別,為什么使用FPGA?

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 10:49:291359

FPGA知識匯集-ASICFPGA的移植

ASIC設(shè)計移植到FPGA芯片中,對于大部分設(shè)計團隊來講都是巨大的挑戰(zhàn)。主要體現(xiàn)在:ASIC的設(shè)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

CPU取代ASIC,成為計算芯片主流

GPU,Graphics Processing Units,圖形處理單元。顧名思義,GPU是主要用于做圖形圖形處理的專用加速器。GPU內(nèi)部處理是由很多并行的計算單元支持,如果只是用來做圖形圖像處理,有點“暴殄天物”,其應(yīng)用范圍太過狹窄。
2022-07-22 11:14:211429

什么是FPGA呢?FPGA怎么使用呢?

通俗來講,它是一種芯片,和我們熟知的CPU、GPU、ASIC芯片一樣,有其自己的應(yīng)用場景。
2022-09-29 10:24:588133

FPGACPU、GPU、ASIC的區(qū)別,FPGA在云計算中的應(yīng)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、GPUASIC(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

CPUASIC,架構(gòu)越來越碎片化

是超異構(gòu)計算架構(gòu)。CPU+GPU+FPGA+DSA等多種架構(gòu)處理引擎組成的超異構(gòu)計算;實現(xiàn)既要又要:接近CPU的靈活性,接近ASIC的性能效率,以及多個數(shù)量級提升的性能。
2023-01-05 11:31:581532

自動駕駛主流芯片GPUFPGA、ASIC

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(yīng)用領(lǐng)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(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(shè)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

FPGA是什么?

其實,對于專業(yè)人士來說,FPGA并不陌生,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 CPUGPU、ASIC(專用芯片),FPGA有什么特點?
2023-03-29 15:56:002894

FPGA、ASIC技術(shù)對比

FPGA要取代ASIC了,這是FPGA廠商喊了十多年的口號??墒?,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 14:41:411138

FPGAASIC的優(yōu)劣勢 FPGAASIC的應(yīng)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(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(yīng)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(yīng)用場景中更具有優(yōu)勢。
2023-08-14 16:40:201028

CPU+xPU的異構(gòu)方案解析 cpugpu有啥區(qū)別

CPU+xPU 的異構(gòu)方案成為大算力場景標(biāo)配,GPU為應(yīng)用最廣泛的 AI 芯片。目前業(yè)內(nèi)廣泛認同的AI 芯片類型包括GPU、FPGA、NPU 等。由于 CPU 負責(zé)對計算機的硬件資源進行控制調(diào)配,也要負責(zé)操作系統(tǒng)的運行,在現(xiàn)代計算系統(tǒng)中仍是不可或缺的。
2023-09-03 11:47:311068

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(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FPGAASIC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 11:20:07452

汽車通信芯片匯總梳理

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(lǐng)域各有所長。傳統(tǒng)意義上的CPU通常為芯片
2024-02-20 16:44:52648

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