電子產品更迭迅速，不斷根據市場推陳出新，如果電子產品采用ASIC專用芯片會跟不上時代的步伐。畢竟ASIC芯片 研發成本高、周期長。好不容易開發出一款專用ASIC芯片，市場風向變了，就不能用了。不用擔心，深圳英銳恩公司花費大量的成本開發出了成熟穩定的ASIC芯片給你，而且ASIC芯片可以進行升級，而且提供全程技術支持。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。云端主要指服務器端，包括各種共有云、私有云、數據中心等業務范疇;終端主要指包括安防、車載、手機、音箱、機器人等各種應用在內的移動終端。由于算法效率和底層硬件選擇密切相關，“云端”(服務器端)和“終端”(產品端)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，FPGA，ASIC。
GPU：先發制人的“十項全能”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算工作的微處理器。相比CPU，GPU由于更適合執行復雜的數學和幾何計算(尤其是并行運算)，剛好與包含大量的并行運算的人工智能深度學習算法相匹配，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“訓練”的主力芯片，在終端的安防、汽車等領域，GPU也率先落地，是目前應用范圍最廣、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)即現場可編程門陣列，是一種用戶可根據自身需求進行重復編程的“萬能芯片”。編程完畢后功能相當于ASIC(專用集成電路)，具備效率高、功耗低的特點，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，并且工作頻率不能太高(一般主頻低于500MHz)。FPGA相比GPU具有低功耗優勢，同時相比ASIC具有開發周期快，更加靈活編程等特點。FPGA于“應用爆發”與“ASIC量產”夾縫中尋求發展，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勢。在現階段云端數據中心業務中，FPGA以其靈活性和可深度優化的特點，有望繼GPU之后在該市場爆發;在目前的終端智能安防領域，目前也有廠商采用FPGA方案實現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，關注深圳英銳恩單片機開發公司，給你提供優質的智能“芯”方案!
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