正如笔者在今年早些时候的一篇文章中所探讨的，有四种主要类型的技术可用于加速深度神经网络的训练和使用：CPU、GPU、FPGA和ASIC。老式备用CPU具有无限可编程的优势，性能不错，但不是很出色。它主要用于推理工作负载，其中训练好的神经网络引导计算对 ...

FPGA与ASIC的适用场景也不尽相同，就边缘AI而言，FPGA确实展现出了更高的适用性；ASIC的主要优势在于其针对特定任务的高度优化，这通常会导致更高的性能和更低的功耗（在大量生产时），也正因此，在AI计算应用中，业内对于ASIC的呼声似乎要略高于FPGA。

CPU、GPU、FPGA、ASIC，全部都属于逻辑芯片。 芯片的分类 逻辑芯片，就是计算芯片。它包含了各种逻辑门电路，可以实现运算与逻辑判断功能。

FPGA 比 GPU、CPU 更快是因为其具有定制化的结构。 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 ...

数字芯片还可细分为逻辑芯片、存储芯片和微控制单元（MCU）。CPU、GPU、FPGA和ASIC均属于逻辑芯片的范畴。 ASIC是一种为特定应用设计的集成电路。

近年来，人工智能的发展犹如一阵旋风，不仅席卷了科技行业，还深刻改变了我们的生活、工作和未来的想象。在这场科技竞争中，英伟达以其强大的GPU和CUDA平台牢牢占据着AI芯片市场的主导地位。然而，随着AI技术的不断深入和应用领域的不断拓展，业界对于更高效、专业的AI芯片需求日益迫切，这时，专用集成电路（ASIC芯片）逐渐跻身这个舞台，成为新一代AI时代的C位大选手。 ASIC，即专用集成电路，专门为某 ...

“与CPU、GPU和FPGA等通用领域的芯片设计相比，单一领域的ASIC的设计可能更容易，这为包括部分国产AI芯片厂商在内的各种设计初创公司开辟了领域 ...