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2024年6月25日发(作者：)
ASIC与CPU、GPU、FPGA区别？
继4月初联发科宣布扩大ASIC产品阵线，推出业内首个7nm 56G PAM4 SerDes IP
之后，4月24日，在联发科深圳办公室，联发科举行了一场小型的媒体会，联发科副总经
理暨智能设备事业群总经理 游人杰及联发科智能显示暨客制化芯片事业部行销处处长彭
建凯首次揭秘了联发科的ASIC业务。
什么是ASIC芯片？
近年随着以比特币为代表的虚拟货币市场的火爆，催生了一大批生产“挖掘”虚拟货
币设备的“矿机”厂商，其中最为知名的要属比特大陆了。而比特大陆之所以能够在矿机
市场异军突起，则主要得益于其自主设计的针对比特币矿机的ASIC芯片。因为相对于CPU、
GPU来说，采用专用的ASIC芯片来“挖矿”更具效率。以比特大陆的Antminer S9矿机
为例，其内部集成了189个 ASIC芯片（BM1387），而且采用的是台积电16nm FinFET
制程。同样，目前主流的矿机厂商都采用的是定制的ASIC芯片。这也使得ASIC芯片开始
被大众所熟知。但是ASIC芯片并不仅仅能被用于“挖矿”，还被用于包括人工智能在内等
众多领域。
那么什么才是ASIC芯片？它与我们常见的CPU、GPU等通用型芯片相比又有何不
同？
早在1981年3月，Sinclair公司推出了一款8位个人电脑ZX81，其所采用的Z80
处理器则被认为是最早的ASIC原型。实际上ASIC是Application-Specific Integrated
Circuit（ 应用型专用集成电路）的缩写，是一种专用芯片，是为了某种特定的需求而专门
定制的芯片的统称。比如专用的音频、视频处理器，同时目前很多专用的AI芯片业可以看
作是ASIC的一种。
与CPU、GPU、FPGA相比如何？
CPU与GPU都是我们常见的通用型芯片，它们在各自领域都可以高效地完成任务，
但当同样应用于通用基础计算领域时，设计架构的差异直接导致了两种芯片性能的差异。
CPU作为通用处理器，除了满足计算要求，为了更好的响应人机交互的应用，它要能
处理复杂的条件和分支，以及任务之间的同步协调，所以芯片上需要很多空间来进行分支
预测与优化(control)，保存各种状态(cache)以降低任务切换时的延时。这也使得它更适合
逻辑控制、串行运算与通用类型数据运算。
而GPU拥有一个由数以千计的更小、更高效的ALU核心组成的大规模并行计算架构，
大部分晶体管主要用于构建控制电路和Cache，而控制电路也相对简单，且对Cache的需
求小，只有小部分晶体管来完成实际的运算工作。所以大部分晶体管可以组成各类专用电
路、多条流水线，使得GPU的计算速度有了突破性的飞跃，拥有了更强大的处理浮点运算
的能力。这决定了其更擅长处理多重任务，尤其是没有技术含量的重复性工作，比如图形
计算。由于深度学习通常需要大量的训练，训练算法并不复杂，但数据非常量大，而GPU
的多内核、并行处理的优势，使得其相比CPU更适合深度学习运算。
FPGA（现场可编程门阵列）是一种可编程的半定制芯片，其与GPU一样具有并行处
理优势，并且也可以设计成具有多内核的形态，当然其最大的优势还是在于其可编程的特
性。这也意味着用户可以根据需要的逻辑功能对电路进行快速烧录。即使是出厂后的成品
FPGA的逻辑块和连接，用户无需改变硬件，就可通过升级软件来配置这些芯片来实现自
定义硬件功能。
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