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支流AI芯片架构的比照阐发

本文作者:FUTUREAI 2019-03-07 16:00
导语:导读: 当前支流的AI芯片次要分为三类,GPU、FPGA、ASIC。此中GPU、FPGA均是前期较为成生的芯片架构,属于通用型芯片。ASIC属于为AI特定场景定造的芯片。 当前支流的 AI 芯片次要分为三

导读: 当前支流的AI芯片次要分为三类,GPU、FPGA、ASIC。此中GPU、FPGA均是前期较为成生的芯片架构,属于通用型芯片。ASIC属于为AI特定场景定造的芯片。


当前支流的AI芯片次要分为三类,GPU、FPGA、ASIC。此中GPU、FPGA均是前期较为成生的芯片架构,属于通用型芯片。ASIC属于为AI特定场景定造的芯片。

GPU(图象处置单位):GPU最后承当���ƹ����˹�����ͼƬ 图象计较使命,可以停止并止计较,因而GPU架构自己 比力 合适深度进修算法,经由过程对GPU的劣化,进一步满意深度进修年夜量计较需供。其次要缺陷正在于功耗较下。

FPGA(FieldProgrammableGateArray,现场可编程门阵列):FPGA,具有充足的计较才能、较低的试错本钱战充足的灵敏性。FPGA的计较速率快是源于它素质 上是无指令、无需同享内存的系统构造。关于保留形态的需供,FPGA中的存放器战片上内存(BRAM)是属于各自的掌握逻辑的,无需没必要要的仲裁弛缓存,因而FPGA正在运算速率充足快,劣于GPU。同时,比拟量产本钱昂扬的ASIC芯片,果为它是一种半定造的硬件,经由过程编程可界说此中的单位设置战链接架构停止计较,因而正在灵敏性上劣于ASIC,具有较低试错本钱。

ASIC(ApplicationSpecificIntegratedCircuit特定用处散成电路):按照说明 阐述的需供停止特定设想战造制的散成电路,可以正在特定功用长进止强化,具有更下的处置速率战更低的能耗。缺陷是本钱下,且因为是定造化,可复造性普通,因而只要用量充足年夜时才气够分摊前期投进,低落本钱。

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