ASIC和FPGA具有不同的價值主張，在作出選擇前必須仔細評估。兩種種技術對比。這里介紹了ASIC和FPGA 的優勢與劣勢。
2011-03-31 17:30:09
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不久前，據國外媒體報道，華為公司正在首次使用ASIC來替代其設備中的FPGA芯片，而這些芯片原本采購于FPGA主要廠商之一的Altera【 電子發燒友網關于此事報道：華為ASIC設計案，FPGA雙雄
2012-11-14 08:47:561970 總體而言，CPU、GPU 和 ASIC 等采用固定架構的器件，在其為開發者提供優勢的同時，也讓其付出了代價。
2021-11-11 15:12:382687 
當前主流的AI芯片主要分為三類，GPU、FPGA、ASIC。GPU、FPGA均是前期較為成熟的芯片架構，屬于通用型芯片。ASIC屬于為AI特定場景定制的芯片。行業內已經確認CPU不適用于AI計算，但是在AI應用領域也是必不可少。
2023-02-14 11:03:562495 CPU、GPU 都屬于馮·諾依曼結構，指令譯碼執行、共享內存。FPGA 之所以比 CPU 甚至 GPU 能效高，本質上是無指令、無需共享內存的體系結構帶來的福利。
2022-11-22 16:00:051256 算力有著不小需求的應用來說，ASIC和FPGA是否也能借上這股東風呢？ ? 不同硬件的成本對比 ? 在機器學習推理場景中，除了GPU外，還有一大通用AI硬件適合這一負載，那就是FPGA。與GPU一樣，在技術和算法還未成熟且仍在打磨階段時，可以隨時重新編程改變芯片功能的
2023-02-22 09:23:295570 電子發燒友網報道（文/周凱揚）隨著AI計算開始有著風頭蓋過通用計算開始，不少芯片廠商都將其視為下一輪技術革新。CPU、GPU、FPGA和ASIC紛紛投入到這輪AI革命中來，但斬獲的戰果卻是有多有
2023-12-03 08:31:341317 
夠集成整個芯片系統（SoC），與分立的MCU、DSP、ASSP以及ASIC解決方案相比，大幅度降低了成本。不論是用作協處理器還是SoC皆具備不可取代的獨特優勢。那么，這些器件之間差異性在哪里呢？一位資深
2014-07-24 11:18:05
進行重新編程。 2、開發流程區別： FPGA開發是利用HDL和quartus、vivado等EDA工具，重新配置（configure）芯片的功能，而ASIC通常都具有較少的可重配置能力。 ASIC
2020-12-01 17:41:49
專用集成電路(ASIC)采用硬接線的固定模式，而現場可編程門陣列 (FPGA)則采用可配置芯片的方法，二者差別迥異。可編程器件是目前的新生力量，混合技術也將在未來發揮作用。 與其他技術一樣，有關
2019-07-19 06:24:30
1ASIC 驗證技術.................................................11.1 ASIC 設計流程
2015-09-18 15:26:25
ASIC設計-FPGA原型驗證
2020-03-19 16:15:49
。ASIC 的特點是面向特定用戶的需求， ASIC 分為全定制和半定制。亮點在于專用，量身定制所以執行速度較快。一句話總結就是，市場上買不到的芯片。水果的 A 系列處理器就是典型的 ASIC。二、FPGA
2020-09-25 11:34:41
。ASIC的特點是面向特定用戶的需求， ASIC分為全定制和半定制。亮點在于專用，量身定制所以執行速度較快。一句話總結就是，市場上買不到的芯片。水果的A系列處理器就是典型的ASIC。FPGA是可復用
2017-09-02 22:24:53
ASIC原本就是專門為某一項功能開發的專用集成芯片，比如你看攝像頭里面的芯片，小小的一片，集成度很低，成本很低，可是夠用了。一個山寨攝像頭賣才賣 30塊，買一片ARM多少錢？后來ASIC發展了一些
2021-11-24 07:09:18
實現更低的延遲。因此對流水式計算的任務，FPGA比GPU天生有延遲方面的優勢。ASIC在吞吐量、延遲、功耗單個方面都是最優秀的。但是其研發成本高，周期長。FPGA的靈活性可以保護資產。數據中心是租給
2018-08-16 09:54:23
芯片設計成本已越來越低。此外，系統的開發也不單只是成本考量，性能優化、使用體驗與商業模式等，也都是關鍵。ASIC雖后有FPGA追趕，但成長動能并沒有消失。你追我趕中，ASIC會否被FPGA淘汰？ 你認為
2012-11-07 20:25:53
芯片設計成本已越來越低。此外，系統的開發也不單只是成本考量，性能優化、使用體驗與商業模式等，也都是關鍵。ASIC雖后有FPGA追趕，但成長動能并沒有消失。你追我趕中，ASIC會否被FPGA淘汰？ 你認為
2012-11-20 20:09:57
有流水處理和響應迅速的特點。 芯片解密認為，FPGA一般來說比ASIC的速度要慢，無法完成復雜的設計，但是功耗較低。但是他們也有很多的優點比如可以快速成品，可以被修改來改正程序中的錯誤和更便宜的造價
2017-06-12 15:56:59
，并在運算速度和吞吐量方面提供了更高的性能。它們的使用壽命也更長，大約是 GPU 的 2-5 倍，并且對惡劣環境和其它特殊環境因素有更強的適應性。
有一些公司已經在他們的人工智能產品中使用了 FPGA
2024-03-21 15:19:45
標準作出的相應改進，從而可以加速產品的上市時間，并降低產品的失敗風險和維護成本。相對于無法對售后產品設計進行修改的ASIC和ASSP來說，這是FPGA特有的一個優勢。由于FPGA 可編程的靈活性以及近年來
2015-03-10 11:34:28
FPGA能否繼續在SoC類應用中替代ASIC？CoreConsole工具是什么，有什么功能？
2021-04-08 06:23:39
的編程器和仿真裝置。這給我們學習和開發帶來了便利條件。FPGA的特點：（1）采用FPGA設計ASIC電路(專用集成電路)，用戶不需要投片生產，就能得到合用的芯片。 （2）FPGA可做其它全定制或半定制
2016-04-20 11:56:10
MCU、DSP、GPU、MPU、CPU、DPU、FPGA、ASIC、SOC、ECU、NPU、TPU、VPU、APU、BPU、ECU、FPU、EPU、這些主控異同點有哪些？
2021-12-17 17:07:47
、機器學習、視覺算法等，為行業提供基于FPGA的中間件IP，以減少應用程序的功耗。FPGA可作為類似GPU一樣的加速技術被整合在處理器產品當中，與傳統的芯片不同，FPGA芯片出廠后，客戶可根據不同場景
2016-09-08 13:54:13
ai芯片和gpu的區別▌車載芯片的發展趨勢(CPU-GPU-FPGA-ASIC)過去汽車電子芯片以與傳感器一一對應的電子控制單元(ECU)為主，主要分布與發動機等核心部件上。...
2021-07-27 07:29:46
arm，asic，dsp，fpga，mcu，soc各自的特點人工智能受到越來越多的關注，許多公司正在積極開發能實現移動端人工智能的硬件，尤其是能夠結合未來的物聯網應用，對于移動端人工智能硬件的實現
2021-11-11 07:35:31
Block）和內部連線（Interconnect）三個部分。FPGA的基本特點主要有： 1）采用FPGA設計ASIC電路，用戶不需要投片生產，就能得到合用的芯片。 2）FPGA可做其它全定制或半
2012-02-27 17:46:03
正在改變FPGA編程的方式，其中的新興技術能夠將圖形化程序框圖、甚至是C代碼轉換成數字硬件電路。各行各業紛紛采用FPGA芯片是源于FPGA融合了ASIC和基于處理器的系統的最大優勢。 FPGA能夠提供
2019-04-28 10:04:13
的 Speedcore eFPGA IP 技術可以實現這種架構。Speedcore eFPGA IP提供了相對于傳統ASIC的競爭優勢，即可幫助廠商縮短開發時間，同時允許增加全新的和創新的功能，這些功能可以在ASIC
2020-09-10 11:02:38
FPGA是什么？FPGA有何作用？與傳統模式的芯片設計進行對比，FPGA芯片有哪些優勢？
2021-09-14 07:59:06
GPU 和 FPGA。有人說 GPU 好用；有人說 FPGA 靈活可編程；有人說 GPU 運算能力強，適合對人工智能進行“訓練”；有人說做“推斷”還得靠 FPGA … 作為程序員，您會更傾向于用哪一種方案？`
2017-08-23 15:42:16
[導讀]什么是FPGA,單片機,DSP,ASIC?你真的知道嗎?ASIC原本就是專門為某一項功能開發的專用集成芯片，比如你看攝像頭里面的芯片，小小的一片，集成度很低，成本很低，可是夠用了。一個山寨
2021-07-16 08:13:27
在 FPGA、GPU 或 ASIC 控制的系統板上，僅有為數不多的幾種電源管理相關的設計挑戰，但是由于需要反復調試，所以這類挑戰可能使系統的推出時間嚴重滯后。
2019-10-09 06:21:11
在 FPGA、GPU 或 ASIC 控制的系統板上，僅有為數不多的幾種電源管理相關的設計挑戰，但是由于需要反復調試，所以這類挑戰可能使系統的推出時間嚴重滯后。
2019-09-30 06:59:24
是一以貫之呢？ 這個問題還需要回到FPGA和ASIC的設計的價值觀。隨著FPGA芯片的發展不斷深化，在一個FPGA fabric中，核心基礎模塊早已不僅僅是查找表（Look Up Table， LUT
2023-03-28 11:14:04
可以在圖像處理領域大顯身手，它還被用來科學計算、密碼破解、數值分析，海量數據處理（排序，Map-Reduce等），金融分析等需要大規模并行計算的領域。所以GPU也可以認為是一種較通用的芯片。▌ FPGA
2017-03-15 11:40:15
相較于傳統的ASIC和ASSP方案，Actel的nano FPGA技術具備哪些優勢使FPGA成為大量消費性市場的理想選擇？
2021-04-08 06:23:00
ASIC和FPGA的區別，還有它們和CPU、GPU之間的區別。
ASIC和FPGA，本質上都是芯片。AISC是全定制芯片，功能寫死，沒辦法改。而FPGA是半定制芯片，功能靈活，可玩性強。
我們還是可以通過
2024-01-23 19:08:55
降低產品的失敗風險和維護成本。相對于無法對售后產品設計進行修改的ASIC和ASSP來說，這是FPGA特有的一個優勢。由于FPGA可編程的靈活性以及近年來電子技術領域的快速發展，FPGA也正在向高集成
2017-09-21 22:00:39
需求。?功耗:GPU平均功耗（200W）遠高于FPGA平均功耗（10W），可有效解決散熱問題。ASIC芯片專用度高，開發流程非重復成本（流片）極高，5G商用普及初期，FPGA可依托靈活性搶占市場，但
2021-07-04 08:30:00
需求。?功耗:GPU平均功耗（200W）遠高于FPGA平均功耗（10W），可有效解決散熱問題。ASIC芯片專用度高，開發流程非重復成本（流片）極高，5G商用普及初期，FPGA可依托靈活性搶占市場，但
2021-07-04 08:30:00
在芯片設計中FPGA的優勢是什么？基于FPGA的芯片設計方法及流程是怎樣的？
2021-05-10 07:06:05
，FPGA芯片為Cyclone II EP2C35F672。1 系統設計1.1 腦電采集電路的設計腦電信號比較微弱，而且淹沒在很強的背景噪聲和干擾中。必須設計合適的電路，在放大腦電信號的同時，通過濾波抑制噪聲
2019-06-04 05:00:19
基于FD-SOI的FPGA芯片有哪些技術優勢？基于FD-SOI的FPGA芯片有哪些主要應用？
2021-06-26 07:14:03
我的設計完全在Verilog中，并且已經使用Spartan FPGA進行了測試。我將源代碼提供給ASIC工廠，以實現作為ASIC使用他們（我認為）的概要工具。我的問題是，有沒有辦法使用任何
2019-07-25 13:44:31
較慢的CPU，將NN的FPGA實現與GPU / NPU和ASIC的實現進行一下對比。事實證明，FPGA的獨特優勢在于其可重新配置能力。這也解釋了為什么目前很多學術資源研究如何將FPGA高效地用于NN
2023-02-08 15:26:46
延遲很大，在推理和訓練過程中主要完成其擅長的控制和調度類任務。GPU以犧牲靈活性為代價來提高計算吞吐量，但其成本高、功耗大，尤其對于推理環節，并行度的優勢并不能完全發揮。專用ASIC芯片開發周期長，資金...
2021-07-26 06:47:30
在 FPGA、GPU 或 ASIC 控制的系統板上，僅有為數不多的幾種電源管理相關的設計挑戰，但是由于需要反復調試，所以這類挑戰可能使系統的推出時間嚴重滯后。不過，如果特定設計或類似設計已經得到
2018-10-15 10:30:31
在 FPGA、GPU 或 ASIC控制的系統板上，僅有為數不多的幾種電源管理相關的設計挑戰，但是由于需要反復調試，所以這類挑戰可能使系統的推出時間嚴重滯后。不過，如果特定設計或類似設計已經得到
2018-11-20 10:46:52
在過去10年間，全世界的設計人員都討論過使用ASIC或者FPGA來實現數字電子設計的好處。通常這些討論將完全定制IC的性能優勢和低功耗與FPGA的靈活性和低NRE成本進行比較。設計隊伍應當在ASIC
2019-07-15 07:00:39
FPGA原型驗證和其他驗證方法是不同的,任何一種其他驗證方法都是ASIC驗證中的一個環節,而FPGA驗證卻是一個過程。由于FPGA與ASIC在結構、性能上各不相同,ASIC是基于標準單元庫,FPGA用的
2010-09-10 17:22:26989 對ASIC設計進行FPGA原型驗證時,由于物理結構不同,ASIC的代碼必須進行一定的轉換后才能作為FPGA的輸入。 現代集成電路設計中,芯片的規模和復雜度正呈指數增加。尤其在ASIC設計流程中
2011-03-25 15:16:20
108 在 FPGA、GPU 或 ASIC 控制的系統板上，僅有為數不多的幾種電源管理相關的設計挑戰，但是由于需要反復調試，所以這類挑戰可能使系統的推出時間嚴重滯后。不過，如果特定設計或類似設計已經得到電源
2016-11-04 15:57:06610 人工智能芯片主要包括GPU、FPGA、ASIC以及類腦芯片。在人工智能時代，它們各自發揮優勢，呈現出百花齊放的狀態。現在，人工智能已經不再局限于機器學習上，而且更多可以以更快的速度運行AI系統的新型
2017-11-24 19:31:014719 
ASIC 和 FPGA 具有不同的價值主張，選擇其中之一之前，一定要對其進行仔細評估。2種技術的比較信息非常豐富。這里介紹了ASIC和FPGA的優勢與劣勢。
2017-11-25 09:24:444374 從上面的對比來看，能耗比方面：ASIC > FPGA > GPU > CPU，產生這樣結果的根本原因：對于計算密集型算法，數據的搬移和運算效率越高的能耗比就越高。ASIC和FPGA都是更接近底層IO
2018-01-02 15:58:448873 
盡管GPU仍是當前的機器學習市場的主流，但有產業觀察家已經預見了FPGA、ASIC在機器學習領域的崛起。Deloitte Global分析指出，FPGA與ASIC有助于降低機器學習應用的功耗，并提升系統的反應能力與靈活度，因此可望擴大機器學習的應用范圍。
2018-01-06 10:01:074803 幾乎所有深度學習的研究者都在使用GPU，但是對比深度學習硬鑒方案，ASIC、FPGA、GPU三種究竟哪款更被看好？主要是認清對深度學習硬件平臺的要求。
2018-02-02 15:21:4010203 
比特大陸開發的比特幣ASIC芯片，挖礦效益遠優于GPU，ASIC早已成了比特幣的挖礦主流。在此之前，以太幣沒有專屬的ASIC芯片，礦工只能使用GPU挖礦，以太幣的挖礦熱潮，讓AMD、Nvidia
2018-04-01 09:17:003512 不過在聯發科副總經理暨智能設備事業群總經理游人杰看來，雖然CPU、GPU等通用型芯片以及FPGA可以適應相對更多種的算法，但是特定算法下ASIC的性能和效能要更高。另外，雖然FPGA的便定制特性比ASIC芯片更加靈活，但部署FPGA所付出的成本也要比ASIC更高。
2018-05-04 15:39:03251868 
著眼未來，自動駕駛也將逐步完善，屆時又會加入激光雷達的點云(三維位置數據)數據以及更多的攝像頭和雷達傳感器，GPU也難以勝任，ASIC性能、能耗和大規模量產成本均顯著優于GPU和FPGA，定制
2018-08-09 11:11:4222663 有人認為，除了人才短缺、開發難度較大，相比未來的批量化量產的ASIC芯片，FPGA在成本、性能、功耗方面仍有很多不足。這是否意味著，在ASIC大爆發之際，FPGA將淪為其“過渡”品的命運？
2018-08-29 17:46:00936 有人認為，除了人才短缺、開發難度較大，相比未來的批量化量產的ASIC芯片，FPGA在成本、性能、功耗方面仍有很多不足。這是否意味著，在ASIC大爆發之際，FPGA將淪為其“過渡”品的命運？
2018-09-01 08:25:266826 目前以深度學習為代表的人工智能計算需求，主要采用 GPU、FPGA 等已有的適合并行計算的通用芯片來實現加速。在產業應用沒有大規模興起之時，使用這類已有的通用芯片可以避免專門研發定制芯片（ASIC
2018-12-03 11:14:366793 FPGA是可編程ASIC。 ASIC:專用集成電路，它是面向專門用途的電路，專門為一個用戶設計和制造的。
2018-12-15 09:58:465195 當前主流的AI芯片主要分為三類，GPU、FPGA、ASIC。其中GPU、FPGA均是前期較為成熟的芯片架構，屬于通用型芯片。ASIC屬于為AI特定場景定制的芯片。
2019-03-07 14:39:2129058 ASIC芯片一旦流片功能就無法改變，基本專片專用。而FPGA可配置特性就可以應用在功能會改變的場合，例如，原型驗證，ASIC設計過程中會使用到FPGA來進行原型驗證；功能升級，在產品中采用FPGA實現一些業內暫時還沒成熟的解決方案，可以在后續功能變動時方便升級。
2019-08-25 10:40:0110934 
一旦僅用于膠合邏輯，FPGA已經發展到可以在單個器件上構建片上系統（SoC）設計的程度。門和功能的數量急劇增加，以與傳統上僅通過ASIC設備提供的功能相競爭。本文介紹了FPGA設計方法優于ASIC的一些優勢，包括早期上市，輕松過渡到結構化ASIC，以及降低NRE成本。
2019-09-14 12:28:002308 人工智能的三大支撐是硬件、算法和數據，其中硬件指的是運行 AI 算法的芯片與相對應的計算平臺。在硬件方面，目前主要是使用 GPU 并行計算神經網絡，同時，還有 FPGA 和 ASIC 也具有未來異軍突起的潛能。
2019-08-21 17:48:555236 從技術方面來看，AI芯片的典型代表包括GPU、FPGA和ASIC三種。不過，GPU并未專門針對安防監控需求進行優化，處理大量視頻數據時功耗高，FPGA和ASIC在效能方面有更好的表現。
2019-09-12 15:37:581031 在GPU編程方面，阿里云會推出分布式多機多卡訓練框架和其他GPU上的性能優化服務，能夠大大降低客戶使用多機多卡的門檻，從而減少客戶在云上做深度學習訓練的時間。
2019-10-14 14:29:04487 現場可編程門陣列（FPGA）技術不斷呈現增長勢頭。 1984年Xilinx剛剛創造出FPGA時，它還是簡單的膠合邏輯芯片，而如今在信號處理和控制應用中，它已經取代了自定制專用集成電路（ASIC）和處理器。 這項技術的成功之處到底在哪里？ 本文將主要介紹FPGA，并著重描述FPGA的獨特優勢。
2020-01-25 11:54:005229 上周，在GTC19大會期間，NVIDIA加速計算產品管理總監Paresh Kharya對關于GPU相比FPGA的優勢的問題時回答表示，GPU在可編程上具備明顯優勢，整個開發時間更短。
2019-12-27 14:47:332760 FPGA vs. ASIC 你看好誰？
2020-01-15 16:10:224104 在產品交付方面，Socionext將提供用于IP測試的FPGA評估板、啟動手冊和Linux開源驅動程序，幫助用戶快速評估和開發。Socionext在工業ASIC開發領域擁有豐厚的設計開發經驗，公司期望通過提供IP組合，助力客戶開發設計屬于他們自己的ASIC芯片。
2020-04-27 16:27:432658 電子技術行業里面的攻城師們應該對ASIC、FPGA和單片機這些名字都不陌生，但我相信并不是所有人都清楚ASIC和FPGA之間的區別和關系，下面我們分幾個方面去理清一下他們之間的瓜葛糾紛吧！
2020-06-04 11:36:115697 FPGA_ASIC-S698MSoC芯片中EDAC模塊的設計與實現(第四屆星載電源技術學術研討會)-該文檔為FPGA_ASIC-S698MSoC芯片中EDAC模塊的設計與實現總結文檔，是一份很不錯的參考資料，具有較高參考價值，感興趣的可以下載看看………………
2021-09-15 11:05:196 arm，asic，dsp，fpga，mcu，soc各自的特點人工智能受到越來越多的關注，許多公司正在積極開發能實現移動端人工智能的硬件，尤其是能夠結合未來的物聯網應用，對于移動端人工智能硬件的實現
2021-11-05 20:21:0218 PGA常年來被用作專用芯片（ASIC）的小批量替代品，然而近年來在微軟、百度等公司的數據中心大規模部署，以同時提供強大的計算能力和足夠的靈活性。
2022-03-11 10:49:291359 將ASIC設計移植到FPGA芯片中，對于大部分設計團隊來講都是巨大的挑戰。主要體現在：ASIC的設計一般都非常大，往往需要做多FPGA芯片劃分；需要支持足夠的處理性能；需要保證其功能的正確性；需要保證移植前后的功能具有等價性。
2022-04-14 15:01:081780 需要門級驗證：FPGA 和 ASIC 一樣需要設計級驗證。但是，FPGA 在門級不是細粒度的，因此它們不需要門級驗證。您將每個門都放置在 ASIC 設計中，因此您需要驗證每個門。
2022-06-20 16:13:052184 
陌生，它一直都被廣泛使用。但是，大部分人 還不是太了解它，對它有很多疑問——FPGA到底是什么？為什么要使用它？相比 CPU、GPU、ASIC（專用芯片），FPGA有什么特點？…… 今天，帶著這一系列的問題，我們一起來——揭秘FPGA。 一、為什么使用 FPGA？ 眾所周知，
2022-11-22 14:35:101087 FPGA vs ASIC 相同點 都設計使用硬件描述語言（HDL），如VHDL或Verilog。但ASIC相比于FPGA開發上，代碼風格更為隨意，因為FPGA是先有電路，后有代碼，ASIC是先有代碼
2022-11-28 10:30:13771 FPGA常年來被用作專用芯片（ASIC）的小批量替代品，然而近年來在微軟、百度等公司的數據中心大規模部署，以同時提供強大的計算能力和足夠的靈活性。
2023-01-04 13:53:351068 在設計FPGA、GPU或ASIC控制系統時，與數字設計相關的電源管理和模擬系統相關的設計挑戰數量相形見絀。然而，假設電源系統設計可以留給“以后”或與數字設計保持一致是有風險的。即使是電源設計中看似無害的問題也會顯著延遲系統的發布，因為電源系統調試周期的任何增加時間都可能停止數字端的所有工作。
2023-01-06 09:24:07622 
當前主流的AI芯片主要分為三類，GPU、FPGA、ASIC。GPU、FPGA均是前期較為成熟的芯片架構，屬于通用型芯片。ASIC屬于為AI特定場景定制的芯片。行業內已經確認CPU不適用于AI計算，但是在AI應用領域也是必不可少。
2023-03-17 11:05:301515 目前，智能駕駛領域在處理深度學習AI算法方面， **主要采用GPU、FPGA 等適合并行計算的通用芯片來實現加速** 。同時有部分芯片企業開始設計專門用于AI算法的ASIC專用芯片，比如谷歌TPU
2023-03-21 14:42:082253 
FPGA要取代ASIC了，這是FPGA廠商喊了十多年的口號。可是，FPGA地盤占了不少，ASIC也依舊玩得愉快。那么，這兩位仁兄到底有啥不一樣呢？
2023-03-31 14:41:411138 
和話語權的決定性因素之一 。 FPGA在安防應用中獨具優勢 從技術方面來看， AI芯片的典型代表包括GPU、FPGA和ASIC三種 。不過，GPU并未專門針對安防監控需求進行優化，處理大量視頻數據時功耗高，FPGA和ASIC在效能方面有更好的表現。盡管ASIC在性能
2023-06-17 17:30:02644 FPGA和ASIC作為數字電路的常見實現方式，其聯系和區別備受關注。本文將從FPGA和ASIC的基本概念入手，深入研究它們的區別與聯系，以幫助讀者更好地理解兩者的應用場景和選擇方法。
2023-08-14 16:38:511583 FPGA和ASIC是數字電路中常見的實現方式，因此人們經常會想要了解哪種芯片在未來的發展中更具有前途。然而，這取決于具體的應用場景和需求。在本文中，我們將探討FPGA和ASIC的優劣勢，并分析哪種芯片在特定的應用場景中更具有優勢。
2023-08-14 16:40:201028 CPU、GPU遵循的是馮·諾依曼體系結構，指令要經過存儲、譯碼、執行等步驟，共享內存在使用時，要經歷仲裁和緩存。 而FPGA和ASIC并不是馮·諾依曼架構（是哈佛架構）。以FPGA為例，它本質上是無指令、無需共享內存的體系結構。
2024-01-06 11:20:07452 
一、CPU/GPU/FPGA/ASIC芯片CPU/GPU/FPGA/ASIC芯片是智能汽車的“大腦”。GPU、FPGA、ASIC在自動駕駛AI運算領域各有所長。傳統意義上的CPU通常為芯片
2024-02-20 16:44:52648 
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