GPU、GPGPU、DSA、FPGA、ASIC等AI芯片特性及对比

GPU GPU（Graphics Processing Unit，图形处理器）是一种专门用于处理图形和图像的处理器。它是计算机的重要组成部分，主要用于加速图形和图像的处理和渲染。与传统的中央处理器（CPU）相比，GPU具有更多的并行处理单元和更高的内存带宽，使其能够同时处理大量的图形和图像数据。 GPU最初是为了游戏和图形应用而设计的，但随着科学计算和机器学习等领域的发展，GPU也被广泛应用于科学计算、数据分析和人工智能等领域。由于其强大的并行处理能力，GPU能够在短时间内完成大量的计算任务，大大提高了计算效率。 现代的GPU通常由许多处理核心组成，每个核心都可以同时执行多个指令，从而实现高度并行的计算。此外，GPU还具有专门的内存和缓存系统，用于存储和访问图形和图像数据。GPU还支持各种图形编程接口和编程语言，如OpenGL、DirectX和CUDA等，使开发者能够利用其强大的计算能力进行图形和图像处理。 GPGPU GPGPU（General-Purpose Graphics Processing Unit，通用图形处理器）是指将GPU用于通用计算的技术和方法。传统上，GPU主要用于图形和图像处理，但随着GPU的计算能力不断提升，人们开始探索将GPU应用于其他领域的通用计算任务。 GPGPU的核心思想是利用GPU的并行处理能力来加速各种计算任务。GPU具有数百甚至上千个处理核心，每个核心都可以同时执行多个指令，从而实现高度并行的计算。这种并行处理能力使得GPU在处理大规模数据和复杂计算任务时能够显著提高计算效率。 为了实现GPGPU，开发者需要使用特定的编程模型和工具。目前最常用的GPGPU编程模型是CUDA（Compute Unified Device Architecture）和OpenCL（Open Computing Language）。CUDA是由NVIDIA开发的一种基于C/C++的编程模型，它允许开发者直接使用GPU的计算能力进行并行计算。OpenCL是一种开放的跨平台编程语言，可以在不同的GPU和CPU上实现并行计算。 GPGPU的应用领域非常广泛。它被用于科学计算、数据分析、机器学习、深度学习、密码学、图像处理等各种领域。通过利用GPU的并行处理能力，GPGPU可以加速这些领域中的计算任务，提高计算效率，缩短计算时间。 英伟达通过了近20年的努力将GPU变为大众认知里的通用芯片，从建立CUDA软件生态到成熟，让GPGPU能做图形加速，AI计算，科学计算，在当下最为火热的AI市场里供不应求。 DSA DSA（Domain Specific Architecture，领域特定架构）是指为特定领域或应用定制的计算机架构。与通用计算架构相比，DSA专注于解决某一特定领域或应用的需求，通过定制化硬件和软件设计来提供更高的性能和效率。 DSA的设计目标是针对特定领域的特定需求进行优化，以提供更高的计算性能、能效和资源利用率。DSA通常会针对特定领域的算法、数据结构和操作模式进行优化，以实现更高效的数据处理和计算。这可能涉及到定制化的硬件设计、特定指令集、专用加速器等。 DSA在各个领域都有应用，例如人工智能领域的神经网络加速器、密码学领域的加密芯片、图像处理领域的图像处理器等。通过定制化的硬件和软件设计，DSA能够满足特定领域的需求，提供更高的性能和效率。 国内AI大芯片初创公司非常特别，有跟随英伟达路线做GPGPU的初创公司，可以叫他们“追随派”。也有另辟蹊径，设计AI专用芯片（也就是DSA）的“创新派”。谷歌定义的TPU专用性很强，是一个典型的领域专用芯片DSA。国内也有多家走DSA路径创业的AI大芯片公司，比如寒武纪、昆仑芯、燧原科技、瀚博半导体、墨芯人工智能。 用搭乐高来理解设计GPGPU和DSA的难度，设计GPGPU就是面向18岁以上玩家的乐高，有许多精细的小模块，拼起来难度大但作品很精巧。设计DSA就像是面向5岁的乐高，模块更大拼起来更容易。相比之下，DSA路径的公司想兼容CUDA生态的难度比GPGPU路径的公司难度更大。 FPGA FPGA（Field-Programmable Gate Array，现场可编程门阵列）是一种可编程逻辑器件，它可以根据用户的需求和设计进行自定义的硬件功能实现。FPGA具有灵活性和可重构性，可以在设计完成后进行现场编程，改变其内部的逻辑功能和连接关系，从而适应不同的应用需求。图片 FPGA由一系列可编程的逻辑块（Logic Block）和可编程的互连资源（Interconnect Resources）组成。逻辑块通常包含可编程的逻辑门、寄存器和其他功能元件，而互连资源则用于连接逻辑块之间的信号路径。通过编写硬件描述语言（HDL）的代码，用户可以将其设计转化为FPGA内部的逻辑电路，并通过现场编程将其加载到FPGA中。 FPGA在各个领域都有广泛的应用。由于其可编程性和并行处理能力，FPGA常用于数字信号处理、通信系统、图像处理、嵌入式系统、网络加速、机器学习加速等领域。FPGA可以根据应用需求进行定制化设计，提供高性能、低功耗和低延迟的硬件加速解决方案。 FPGA具有足够的计算能力和足够的灵活性。FPGA的计算速度快是源于它本质上是无指令、无需共享内存的体系结构。对于保存状态的需求，FPGA中的寄存器和片上内存（BRAM）是属于各自的控制逻辑的，无需不必要的仲裁和缓存，因此FPGA在运算速度足够快，优于GPU。同时FPGA也是一种半定制的硬件，通过编程可定义其中的单元配置和链接架构进行计算，因此具有较强的灵活性。相对于GPU，FPGA能管理能运算，但是相对开发周期长，复杂算法开发难度大。FPGA适合定制化场景较浓，但需求量又不大的场景。 ASIC ASIC（Application-Specific Integrated Circuit，特定应用集成电路）是一种专门为特定应用或特定功能而设计和定制的集成电路。与通用集成电路（如微处理器）相比，ASIC在硬件层面上进行了定制化设计，以满足特定应用的需求。 ASIC可以根据特定应用的需求进行高度优化，以提供更高的性能、更低的功耗和更小的尺寸。它通常包含了特定应用所需的功能模块、逻辑电路、存储器以及其他特定的电路组件。ASIC的设计通常涉及硬件描述语言（HDL）的编写、逻辑综合、布局布线、验证和制造等步骤。 由于ASIC是针对特定应用进行设计和制造的，因此它可以提供更高的性能和更低的功耗。与通用集成电路相比，ASIC通常具有更高的集成度、更低的延迟和更小的功耗。然而，ASIC的制造成本较高，并且设计周期较长，因此通常适用于大规模生产和长期使用的应用。 ASIC在各个领域都有广泛的应用，例如通信系统、嵌入式系统、图像处理、网络设备、汽车电子、物联网等。通过定制化的硬件设计，ASIC能够提供高性能、低功耗和紧凑的解决方案，满足特定应用的需求。 ASIC根据产品的需求进行特定设计和制造的集成电路，能够在特定功能上进行强化，具有更高的处理速度和更低的能耗，适合需求量大，对芯片定制要求较高的场景。缺点是研发成本高，前期研发投入周期长，且由于是定制化，可复制性一般，因此只有用量足够大时才能够分摊前期投入，降低成本。