逻辑芯片是一类用于执行特定逻辑运算的集成电路，是现代电子系统的核心组件之一。

　　逻辑芯片利用晶体管来构建各种逻辑门电路(例如：与门AND、或门OR、非门NOT、异或门XOR等),进而组成更为复杂的电路，实现不同类别的逻辑运算。

　　逻辑芯片能够实现数据处理、控制和其他各种功能，广泛应用于消费电子、工业制造、教育医疗、国防军事等各个领域。

　　-CPU 是计算机系统的运算和控制核心，是信息处理、程序运行的最终执行单元。

　　在这个架构中，包括了运算器(也叫逻辑运算单元，ALU)、控制器(CU)、存储器、输入设备、输出设备等组成部分。运算器和控制器这两个核心功能，都由CPU负责承担。

　　处理流程：数据先存在存储器。然后，控制器会从存储器拿到相应数据，再交给运算器进行运算。运算完成后，再把结果返回到存储器。

　　运算器(也叫算术逻辑单元Arithmetic Logic Unit,ALU):包括加法器、减法器、乘法器、除法器等，负责执行所有数学计算和逻辑判断。

　　控制器(控制单元Control Unit): 负责协调整个CPU的操作，包括取指、解码、执行和写回四个阶段。负责从内存中读取指令、解码指令、执行指令。还负责生成各种控制信号来指导其他硬件组件的工作。

　　寄存器(高速缓存): 是CPU中的高速存储器，存储最近使用过的数据或即将使用的指令。通常分为L1、L2和L3三级缓存。它的CPU与内存(RAM) 之间的“缓冲”,速度比一般的内存更快，避免内存“拖 累”CPU 的工作。

　　时钟模块：负责管理CPU的时间，为CPU提供稳定的时基。它通过周期性地发出信号，驱动CPU中的所有操作，调度各个模块的工作。

　　-GPU 最初是为了加速计算机图形渲染而设计的专用处理器。它能够高效地执行大量并行计算任务，在3D

　　随着技术的发展，GPU 的应用范围已经远远超出了传统的图形处理，成为通用计算的重要组成部分。

　　GPU拥有成百上千个简单的处理核心，可以同时处理多个数据流，具有强大的并行计算能力。

　　由于图形渲染涉及大量的矩阵乘法和向量运算，因此GPU在浮点运算方面进行了特别优化，提供了比CPU更高的吞吐量。

　　GPU通常配备有高速的专用显存(VRAM), 其带宽远高于普通系统内存，这有助于快速读取和写入大量图像数据。

　　在图形渲染过程中，GPU 需要即时生成每一帧画面，因此它被设计成能够在极短的时间内完成复杂的计算任务。

　　-显卡除了GPU之外，还包括显存、VRM稳压模块、MRAM芯片、总线、风扇、外围设备接口等。

　　-1962年，麻省理工学院博士伊凡·苏泽兰(Ivan Sutherland)奠定了计算机图形学基础。

　　1984年，SGl公司推出了面向专业领域的高端图形工作站，俗称图形加速器，是首个专门的图形处理硬件。

　　制程：GPU 的制造工艺和设计规则，代表不同电路特性，通常以生产精度nm表示

　　图形处理器单元数量：包含了光栅单元ROP, 纹理单元TMU的数量，数量越多可执行指令越

　　多-CUDA 核数：CUDA是执行函数的重要部件，CUDA核数越多，性能运行越好

　　-Tensor 核数：指张量处理单元的数量，Tensor Core核数越多，性能越好

　　显存位宽：指显存在单位时钟周期内所传送数据的位数，位数越大瞬间传送数据量越大

　　-GPGPU 利用GPU的计算能力，在非图形处理领域进行更通用、更广泛的科学计算。

　　-GPGPU 在传统GPU的基础上，进行了进一步的优化设计，使之更适合高性能并行计算。

　　2007年，Tesla架构：是第一代真正用于并行运算的GPU架构，标志用于计算的GPU产品线年，Fermi架构：首个完整GPU架构，是第一个可支持与共享存储结合纯cache层次的

　　2014年，Maxwell 架构：可解决视觉计算领域中最复杂的光照和图形难题，优化功耗。

　　2018年，Turing架构：架构最大的变革，引入了RTX追光技术总线年，Ampere架构：包含540亿个晶体管，大幅提升了人工智能和高效能运算。

　　2022年，Hopper 架构：第一个真正的异构加速平台，适用于高性能计算(HPC) 和Al工作负载。

　　25倍。2024年，Blackwell架构：专门用于处理数据中心规模的生成式AI 工作流，能效是

　　-CPU 的内核(包括了ALU) 数量比较少，最多只有几十个。但是，CPU 有大量的缓存(Cache) 和复杂的控制器(CU)。

　　-CPU 是一个通用处理器。作为计算机的主核心，它的任务非常复杂，既要应对不同类型的数据计算，还

　　要响应人机交互。复杂的条件和分支，还有任务之间的同步协调，会带来大量的分支跳转和中断处理工作。

　　-CPU 需要更大的缓存，保存各种任务状态，以降低任务切换时的时延。它也需要更复杂的控制器，进行逻辑控制和调度。

　　-CPU 的强项是管理和调度。真正干活的功能，反而不强(ALU 占比大约5%~20%)。

　　-GPU 的内核数，远远超过CPU,可以达到几千个甚至上万个(也因此被称为“众核”)。

　　-GPU 为图形处理而生，任务非常明确且单一。它要做的，就是图形渲染。图形是由海量像素点组成的，

　　-GPU 的任务，是在最短的时间里，完成大量同质化数据的并行运算。所谓调度和协调的“杂活”,反而很少。

　　-GPU 的控制器功能简单，缓存也比较少。它的ALU占比，可以达到80%以上。

　　-虽然GPU单核的处理能力弱于CPU, 但是数量庞大，非常适合高强度并行计算。同等晶体管规模条件

　　深度学习是目前最主流的人工智能算法，包括训练(training)和推理(inference) 两个环节。

　　在训练环节，通过投喂大量的数据，训练出一个复杂的神经网络模型。在推理环节，利用训练好的模型，使用大量数据推理出各种结论。

　　它们所采用的具体算法，包括矩阵相乘、卷积、循环层、梯度运算等，分解为大量并行任务，可以有效缩

　　-GPU 凭借自身强悍的并行计算能力以及内存带宽，可以很好地应对训练和推理任务，已经成为业界在深度学习领域的首选解决方案。

　　目前，大部分企业的Al训练，采用的是英伟达的GPU 集群。如果进行合理优化，一块GPU 卡，可以提供相当于数十其至上百台CPU服务器的算力。

　　-CUDA 通过提供一系列的工具、库和API,使开发人员可以编写能够在NVIDIA GPU上高效运行的代码。

　　-CUDA 广泛应用于科学计算、机器学习、深度学习、图像处理、视频编码等多个领域。

　　-CUDA 和cuDNN(CUDA 深度神经网络库)已经成为训练复杂神经网络不可或缺的一部分。

　　-ASIC 的官方定义：应特定用户的要求，或特定电子系统的需要，专门设计、制造的集成电路。

　　-ASIC 芯片的核心数量、逻辑计算单元和控制单元比例，以及缓存等，都是精确定制的。

　　高性能：由于ASIC是为特定应用定制的，它们可以在这些应用中提供比通用芯片更高的性能。

　　低功耗：ASIC可以通过优化电路设计来降低功耗，这在移动设备和嵌入式系统中尤为重要。

　　高成本效益：尽管ASIC的设计和制造初期成本较高，但单位成本会随着产量增加而显著下降。

　　小尺寸：ASIC可以集成更多功能于更小的芯片面积内，有助于减小产品体积。

　　高安全性：由于ASIC是专为特定用途设计的，它能够提供更强的安全特性，防止逆向工程和攻击。

　　成本高昂，技术难度大。对芯片进行定制设计，对一家企业的研发技术水平要求极高，且耗资极为巨大。

　　研发一款ASIC芯片，首先要经过代码设计、综合、后端等复杂的设计流程，再经过几个月的生产加工以及封装测试，才能拿到芯片来搭建系统。

　　研发ASIC需要“流片(Tape-out)”。像流水线一样，通过一系列工艺步骤制造芯片，就是流片。简单来说，就是试生产。14nm工艺，流片一次需要300万美元左右。5nm工艺，更是高达4725万美元。流片一旦失败，将损耗大量的经费，耽误大量的时间和精力。

　　加密货币挖矿：比特币等加密货币的挖矿机常采用ASIC来提高哈希率并减少电力消耗。

　　人工智能/机器学习加速器：一些公司开发了专门用于Al推理和训练的ASIC,如Google的TPU(张量

　　-TPU 专为加速TensorFlow框架中的张量运算而设计，显著提高了深度学习模型训练和推理的速度与效率。

　　所谓“张量(tensor)”, 是一个包含多个数字(多维数组)的数学实体。

　　目前，几乎所有的机器学习系统，都使用张量作为基本数据结构。所以，张量处理单元，我们可以简单理解为“Al处理单元”。

　　-2015年，为了更好地完成自己的深度学习任务，提升Al算力，Google 推出了一款专门用于神经网络训练的芯片，也就是TPUv1。

　　相比传统的CPU和GPU, 在神经网络计算方面，TPUv1可以获得15~30倍的性能提升，能效提升更是达到30~80倍，给行业带来了很大震动。

　　-2021年，Google推出了TPU v4,采用7nm工艺，晶体管数达到220亿，性能相较上代提升了10

　　被设计用于加速数据中心内的特定任务，特别是那些与网络、存储和安全相关的任务。

　　华为昇腾(Ascend) 系列处理器是华为自主研发的Al芯片，也属于ASIC芯片。

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