不同算力芯片特點、區(qū)別及應(yīng)用情況如何？

計算芯片包括 CPU、GPU、FPGA、ASIC 等，都用作計算分析。其中，CPU 是性能最綜合的計 算芯片，AI 算法的執(zhí)行也運用 GPU、FPGA、ASIC 等芯片。

CPU 是綜合計算芯片，擅長邏輯控制和串行運算。計算機(jī)的運算器和控制器一起組成了 CPU， CPU 是整臺計算機(jī)的大腦，也是一個有多種功能的優(yōu)秀領(lǐng)導(dǎo)者。它的優(yōu)點在于調(diào)度、管理、協(xié)調(diào)能力強(qiáng)，計算能力則位于其次。CPU 有大量的緩存和復(fù)雜的邏輯控制單元，非常擅長邏輯控制、 串行的運算，但因計算單元占 30%左右，不擅長復(fù)雜算法運算和處理并行重復(fù)的操作。 GPU 相比 CPU 計算單元大大增加，擅長大量并行計算。而作為通用芯片的 GPU 相當(dāng)于一個接受 CPU 調(diào)度的“擁有大量計算能力”的員工，計算單元相比 CPU 大大增加。GPU 最初承擔(dān)圖像計 算任務(wù)，能夠進(jìn)行并行計算，因此 GPU 架構(gòu)本身比較適合深度學(xué)習(xí)算法，通過對 GPU 的優(yōu)化， 進(jìn)一步滿足深度學(xué)習(xí)大量計算需求。其主要缺點在于功耗較高。

GPU 按照接入類型可以分為獨立 GPU 和集成 GPU。獨立 GPU 即獨立顯卡，需要插在主板的相 應(yīng)接口上，具備單獨的顯存，不占用系統(tǒng)內(nèi)存，能夠提供更好的顯示效果和運行性能。全球知名 供應(yīng)商主要包括 AMD 和 NVIDIA 兩家。集成 GPU 即集成顯卡，是將圖形核心以單獨芯片的方式 集成在主板上，并且動態(tài)共享部分系統(tǒng)內(nèi)存作為顯存使用，能夠提供簡單的圖形處理能力，以及 較為流暢的編碼應(yīng)用。全球知名供應(yīng)商主要包括英特爾和 AMD 兩家。

GPU 按照應(yīng)用場景不同可分為 PC GPU、服務(wù)器 GPU 和移動 GPU。1）集成 GPU 一般運用于 PC 以輕辦公、文字編纂為主；獨立 GPU 則一般運用于 PC 以制作高清圖片、編輯視頻、渲染游 戲等。2）服務(wù)器 GPU 主要以獨立 GPU 為主。服務(wù)器 GPU 主要應(yīng)用于服務(wù)器，可做專業(yè)可視 化、計算加速、深度學(xué)習(xí)等應(yīng)用。3）移動 GPU 以集成 GPU 為主。隨著移動端向著輕薄化不斷發(fā)展，終端內(nèi)部凈空間隨著多種功能模組的增加呈快速下降趨勢。此外，就目前的移動端視頻和 圖片的處理要求而言，集成 GPU 的性能尚可滿足移動端的需要。 FPGA 又稱半定制化芯片，具有足夠的計算能力、較低的試錯成本和足夠的靈活性。FPGA 的計 算速度快是源于它本質(zhì)上是無指令、無需共享內(nèi)存的體系結(jié)構(gòu)，“無指令”即使用硬件描述語言 編程，直接編譯為晶體管電路的組合，所以 FPGA 實際上直接用晶體管電路實現(xiàn)用戶的算法，沒 有通過指令系統(tǒng)的翻譯；“無需共享內(nèi)存”是指對于保存狀態(tài)的需求，F(xiàn)PGA 中的寄存器和片上 內(nèi)存（BRAM）是屬于各自的控制邏輯的，無需不必要的仲裁和緩存。因此 FPGA 運算速度足夠 快，優(yōu)于 GPU。同時，相比量產(chǎn)成本高昂的 ASIC 芯片，因為 FPGA 是一種半定制的硬件，通過 編程可定義其中的單元配置和鏈接架構(gòu)進(jìn)行計算，因此在靈活性上優(yōu)于 ASIC，具備較低試錯成本。

ASIC 是全定制芯片，性能強(qiáng)但是前期開發(fā)久、成本高。是根據(jù)產(chǎn)品的需求進(jìn)行特定設(shè)計和制造 的集成電路，能夠在特定功能上進(jìn)行強(qiáng)化，具有更高的處理速度和更低的能耗。缺點是成本高， 且由于定制化，可復(fù)制性一般，因此只有用量足夠大時才能夠分?jǐn)偳捌谕度耄档统杀尽?/p>

CPU 可以應(yīng)用在服務(wù)器、工作站、個人計算機(jī)（臺式機(jī)、筆記本電腦）、移動終端和嵌入式設(shè)備 等不同設(shè)備上，根據(jù)應(yīng)用領(lǐng)域的不同，其架構(gòu)、功能、性能、可靠性、能效比等技術(shù)指標(biāo)也存在 一定差異。

服務(wù)器處理器需長時間運行，數(shù)據(jù)處理能力最強(qiáng)、設(shè)計工藝最復(fù)雜、可靠性最高。服務(wù)器具有高 速的數(shù)據(jù)處理能力、強(qiáng)大的 I/O 數(shù)據(jù)吞吐能力、良好的可擴(kuò)展性，并需要長時間可靠運行，其 CPU 芯片在性能、可靠性、可擴(kuò)展性和可維護(hù)性等方面要求較為苛刻。因此，服務(wù)器處理器是數(shù) 據(jù)處理能力最強(qiáng)、設(shè)計工藝最復(fù)雜、可靠性最高的處理器。服務(wù)器的應(yīng)用領(lǐng)域包括實時分析、5G 應(yīng)用、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、金融、大數(shù)據(jù)和云計算等領(lǐng)域。 工作站主要為單用戶提供比個人計算機(jī)更強(qiáng)大的性能。工作站是一種高端微型計算機(jī)，主要為單 用戶提供比個人計算機(jī)更強(qiáng)大的性能，尤其是在數(shù)據(jù)并行處理能力和圖形處理能力等方面。工作 站的典型應(yīng)用領(lǐng)域包括科學(xué)和工程計算、軟件開發(fā)、計算機(jī)輔助設(shè)計等。 個人計算機(jī)主要滿足個人需求，核心數(shù)量較少。個人計算機(jī)包括臺式機(jī)和筆記本電腦兩大類，主 要用于滿足個人的工作、學(xué)習(xí)、娛樂需求，以及企業(yè)員工的辦公需求。個人計算機(jī)處理器核心數(shù) 量較少，具有較少 I/O。

移動終端具有低功耗、輕量化等特點，關(guān)注對多媒體功能的增強(qiáng)。移動終端包括手機(jī)、筆記本、 平板電腦、POS 機(jī)等。隨著集成電路技術(shù)的進(jìn)步和移動網(wǎng)絡(luò)向?qū)拵Щl(fā)展，移動終端正從簡單通 話工具逐步轉(zhuǎn)變?yōu)榫C合信息處理平臺。移動終端處理器具有低功耗、輕量化等特點，關(guān)注對多媒 體功能的增強(qiáng)，具有較少 I/O。 嵌入式設(shè)備對功耗、穩(wěn)定性、可擴(kuò)展能力要求高。嵌入式設(shè)備需要具有高穩(wěn)定性和低功耗，其處 理器對環(huán)境（如溫度、濕度、電磁場、振動等）的適應(yīng)能力強(qiáng)，體積小，且集成度高，適用于工 業(yè)控制、移動便攜設(shè)備、物聯(lián)網(wǎng)終端等場合。其中，大多數(shù)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備需要額外的 CPU 處理能力 來支持可升級的額外功能。因此，針對特定的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用程序的 CPU 不僅必須支持安全特性，而且必須同時具有可擴(kuò)展的性能，實現(xiàn)更高的時鐘頻率。物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用處理器芯片具有面向高集成度、 高抗干擾能力和低功耗的發(fā)展趨勢。

AI 芯片主要指面向人工智能應(yīng)用的芯片。大致包含三類：1）通用、半定制化芯片：經(jīng)過軟硬件 優(yōu)化可以高效支持 AI 應(yīng)用的通用芯片，如 GPU，F(xiàn)PGA；2）專門為特定的 AI 產(chǎn)品或者服務(wù)而設(shè) 計的芯片：側(cè)重加速機(jī)器學(xué)習(xí)（尤其是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)），如 ASIC；3）神經(jīng)形態(tài)計算芯片： 不采用經(jīng)典的馮·諾依曼架構(gòu)，而是基于神經(jīng)形態(tài)架構(gòu)設(shè)計，類似人腦，具備較高的集成度和能 效比，以 IBM Truenorth 為代表。