電子產(chǎn)品更迭迅速，不斷根據(jù)市場推陳出新，如果電子產(chǎn)品采用ASIC專用芯片會跟不上時代的步伐。畢竟ASIC芯片 研發(fā)成本高、周期長。好不容易開發(fā)出一款專用ASIC芯片，市場風(fēng)向變了，就不能用了。不用擔(dān)心，深圳英銳恩公司花費(fèi)大量的成本開發(fā)出了成熟穩(wěn)定的ASIC芯片給你，而且ASIC芯片可以進(jìn)行升級，而且提供全程技術(shù)支持。讓你沒有與時間賽跑的后顧之憂。

下邊解析GPU/FPGA/ASIC 三種芯片的不同。人工智能時代，三種專屬芯片各顯其能。

我們把人工智能硬件應(yīng)用場景歸納為云端場景和終端場景兩大類。云端主要指服務(wù)器端，包括各種共有云、私有云、數(shù)據(jù)中心等業(yè)務(wù)范疇;終端主要指包括安防、車載、手機(jī)、音箱、機(jī)器人等各種應(yīng)用在內(nèi)的移動終端。由于算法效率和底層硬件選擇密切相關(guān)，“云端”(服務(wù)器端)和“終端”(產(chǎn)品端)場景對硬件的需求也不同。

除CPU外，人工智能目前主流使用三種專用核心芯片，分別是GPU，F(xiàn)PGA，ASIC。

GPU：先發(fā)制人的“十項(xiàng)全能”選手，云端終端均拔頭籌。GPU(Graphics Processing Unit)又稱圖形處理器，之前是專門用作圖像運(yùn)算工作的微處理器。相比CPU，GPU由于更適合執(zhí)行復(fù)雜的數(shù)學(xué)和幾何計(jì)算(尤其是并行運(yùn)算)，剛好與包含大量的并行運(yùn)算的人工智能深度學(xué)習(xí)算法相匹配，因此在人工智能時代剛好被賦予了新的使命，成為人工智能硬件首選，在云端和終端各種場景均率先落地。目前在云端作為AI“訓(xùn)練”的主力芯片，在終端的安防、汽車等領(lǐng)域，GPU也率先落地，是目前應(yīng)用范圍最廣、靈活度最高的AI硬件。

FPGA：“變形金剛”，算法未定型前的階段性最佳選擇。FPGA(Field-Programmable Gate Array)即現(xiàn)場可編程門陣列，是一種用戶可根據(jù)自身需求進(jìn)行重復(fù)編程的“萬能芯片”。編程完畢后功能相當(dāng)于ASIC(專用集成電路)，具備效率高、功耗低的特點(diǎn)，但同時由于要保證編程的靈活性，電路上會有大量冗余，因此成本上不能像ASIC做到最優(yōu)，并且工作頻率不能太高(一般主頻低于500MHz)。FPGA相比GPU具有低功耗優(yōu)勢，同時相比ASIC具有開發(fā)周期快，更加靈活編程等特點(diǎn)。FPGA于“應(yīng)用爆發(fā)”與“ASIC量產(chǎn)”夾縫中尋求發(fā)展，是效率和靈活性的較好折衷，“和時間賽跑”，在算法未定型之前具較大優(yōu)勢。在現(xiàn)階段云端數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)中，F(xiàn)PGA以其靈活性和可深度優(yōu)化的特點(diǎn)，有望繼GPU之后在該市場爆發(fā);在目前的終端智能安防領(lǐng)域，目前也有廠商采用FPGA方案實(shí)現(xiàn)AI硬件加速。

人工智能芯片市場空間是極其廣闊，芯片承載算法，是競爭的制高點(diǎn)，關(guān)注深圳英銳恩單片機(jī)開發(fā)公司，給你提供優(yōu)質(zhì)的智能“芯”方案!