AI芯片基础知识

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这篇关于AI芯片的文档主要介绍了芯片的分类、CPU和GPU、ASIC和FPGA的相关知识，以及它们的特点、组成、应用场景和发展趋势，具体内容如下：

- 芯片分类

- 逻辑芯片：用于执行特定逻辑运算，包括中央处理器CPU、图形处理器GPU、数字信号处理DSP、现场可编程逻辑阵列FPGA、专用集成电路芯片ASIC等。

- CPU和GPU

- 定义与特点：CPU是计算机系统的运算和控制核心，GPU最初用于加速计算机图形渲染，后来成为通用计算的重要组成部分。GPU具有高度并行架构、专为浮点运算优化、内存带宽高、低延迟响应和支持多种编程接口等特点。

- 组成与发展：显卡由GPU、显存、VRM稳压模块、MRAM芯片、总线、风扇、外围设备接口等组成。GPU的架构不断演进，从Tesla架构到Blackwell架构，性能和功能不断提升。

- ASIC和FPGA

- 定义与特点：ASIC是为特定任务定制的芯片，具有高性能、低功耗、高成本效益、小尺寸和高安全性等优点，但成本高昂、技术难度大；FPGA是可重构的芯片，具有灵活性强、开发周期短、成本低等优点，但性能和功耗相对较差。

- 应用场景：ASIC广泛应用于消费电子产品、网络通信、加密货币挖矿、汽车电子、医疗设备和人工智能等领域；FPGA主要应用于通信、国防、航空、数据中心、医疗、汽车及消费电子等领域。

- 总结对比

- 整体对比：ASIC和FPGA在性能和成本方面优于CPU和GPU，CPU、GPU遵循冯·诺依曼体系结构，而FPGA和ASIC是哈佛架构。

- 运算单元对比：GPU的ALU运算单元占比高于CPU，FPGA的ALU运算单元占比最高。

- 功耗对比：GPU功耗极高，FPGA功耗较低。

- 时延对比：GPU时延高于FPGA。

- 发展趋势：ASIC芯片加速崛起，异构计算加速普及，端侧推理AI芯片发展提速，高度定制化AI芯片需求增加。

以下为报告节选内容

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