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几种AI芯片特点对比 |
编辑: 来源:浙商证券 时间:2023/6/7 |
GPU定制化程度:通用型 优点: 通用性较强且适合大规模并行运算;设计和制造工艺成熟 缺点:并行运算能力在推理端无法完全发挥 应用场景:GJ复杂算法和通用性人工智能平台 FPGA定制化程度:半定制化 优点: 可通过编程灵活配置芯片架构适应算法迭代, 平均性能较G;功耗较低;开发时间较短 缺点:量产单价G;峰值计算能 力较低;硬件编程困难 应用场景:各种具体的行业 ASIC定制化程度:全定制化 优点: 通过算法固化实现J致的性能和能效、平均性很强;功耗很低;体积小;量产后成本低 缺点:前期投入成本G;研发时间长(1年);技术风险大 应用场景:为某特殊场景d立设计一套专业智能算法软件 类脑芯片定制化程度:模拟人脑 优点: 低功耗;通信效率G;认知能力强 缺点:目前仍处于探索阶段 应用场景:各种具体的行业
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