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简述cpu、gpu、fpga和asic四种人工智能芯片的性能
FPGA(Field Programmable Gate Arrayai芯片分类,现场可编程门阵列)具有足够ai芯片分类的计算能力和足够的灵活性。FPGA的计算速度快是源于它本质上是无指令、无需共享内存的体系结构。对于保存状态的需求,FPGA中的寄存器和片上内存(BRAM)是属于各自的控制逻辑的,无需不必要的仲裁和缓存,因此FPGA在运算速度足够快,优于GPU。同时FPGA也是一种半定制的硬件,通过编程可定义其中的单元配置和链接架构进行计算,因此具有较强的灵活性。相对于GPU,FPGA能管理能运算,但是相对开发周期长,复杂算法开发难度大。
ASIC(Application Specific Integrated Circuit特定用途集成电路)根据产品的需求进行特定设计和制造的集成电路,能够在特定功能上进行强化,具有更高的处理速度和更低的能耗。缺点是研发成本高,前期研发投入周期长,且由于是定制化,可复制性一般,因此只有用量足够大时才能够分摊前期投入,降低成本。
CPUai芯片分类:
中央处理器作为计算机系统的运算和控制核心,是信息处理、程序运行的最终执行单元,CPU 是对计算机的所有硬件资源(如存储器、输入输出单元) 进行控制调配、执行通用运算的核心硬件单元。
优点:CPU有大量的缓存和复杂的逻辑控制单元,非常擅长逻辑控制、串行的运算
缺点:不擅长复杂算法运算和处理并行重复的操作。
对于AI芯片来说,算力最弱的是cpu。虽然cpu主频最高,但是单颗也就8核,16核的样子,一个核3.5g,16核也就56g,再考虑指令周期,每秒最多也就30g次乘法。还是定点的。
生产厂商:intel、AMD
现在设计师最需要的就是GPUCPU,呆猫桌面云可以享受高GPUCPU的待遇。
GPU:
图形处理器,又称显示核心、视觉处理器、显示芯片,是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备(如平板电脑、智能手机等)上做图像和图形相关运算工作的微处理器。
优点:提供ai芯片分类了多核并行计算的基础结构,且核心数非常多,可以支撑大量数据的并行计算,拥有更高的浮点运算能力。
缺点:管理控制能力(最弱),功耗(最高)。
生产厂商:AMD、NVIDIA

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