ai芯片都用什么架构（ai芯片都用什么架构的）

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本文目录一览：

• 1、GoogleAI芯片TPU核心架构--脉动阵列SystolicArray
• 2、AI芯片技术架构有哪些?FPGA芯片定义及结构分析
• 3、ACAP是什么AI芯片架构

GoogleAI芯片TPU核心架构--脉动阵列SystolicArray

1、总体来看，TPU的架构主要是围绕由脉冲阵列组成的矩阵乘法单元构建的。搭配如UNIfied Buffer/Weight FIFO等数据单元，以及卷积后需要的激活池化等计算单元。进一步了解Systolic Array以及为什么要使用Systolic Array，可以从最早的论文中得知。

2、TPU的核心：脉动阵列MXU有着与传统CPU、GPU截然不同的架构，称为脉动阵列（systolic array）。之所以叫“脉动”，是因为在这种结构中，数据一波一波地流过芯片，与心脏跳动供血的方式类似。

3、寒武纪体系架构： 定义：寒武纪芯片是中国自主研发的AI加速专用芯片。 特点：寒武纪芯片主要采用了流式处理的乘加树、类脉动阵列结构和Cambricon指令集。与TPU相比，寒武纪芯片在算法基本操作的处理上更为全面，实现了更高的通用性。

4、TPU采用8-bit整数MAC设计，高度定制于Google的应用需求，展现了AI芯片在硬件设计与软件优化上的协同作用。通过脉动阵列（Pipelined Array）的设计，TPU实现了高效的数据重用与低延迟的计算，显著降低了数据访问开销。

AI芯片技术架构有哪些?FPGA芯片定义及结构分析

FPGA芯片定义及结构分析：定义：FPGA是在PAL、GAL、CPLD等可编程器件基础上发展起来的可编程集成电路，既弥补了定制电路的不足，又解决了原有可编程器件门电路数量有限的问题。结构： 可编程输入输出单元：与外界电路的接口，完成不同电气特性下的信号驱动与匹配。

FPGA： 定义：FPGA，全称现场可编程门阵列，是一种可以在制造后进行多次编程以实现不同功能的芯片。 特点：具有灵活性和DIY特性，其架构由可编程逻辑块、输入/输出模块和可编程互连资源组成，支持快速开发和原型设计。

FPGA架构：ACAP以全新的FPGA架构作为核心基础。ARM架构：同时，ACAP也基于ARM进行架构设计。功能特性：分布式存储器：ACAP能够实现分布式存储器与硬件设备之间的编程DSP模块。灵活应变计算：ACAP能够对多个软件系统进行编程，并且能够同时对多个硬件设备进行灵活的应变计算。

概念不同。AI芯片是指计算机内部负责主要运算工作的模块。它主要分为三类：GPU、FPGA、ASIC。也就是说，AI芯片是目前所有芯片架构的统称，FPGA架构是AI芯片的其中之一。GPU、FPGA均是前期较为成熟的芯片架构，属于通用型芯片。ASIC属于为AI特定场景定制的芯片。

当前市场上的AI芯片主要包括GPU、FPGA、ASIC和NPU。GPU：最初设计用于图形和图像处理，但因其强大的并行计算能力，也被广泛应用于深度学习等领域。GPU能够通过大量的计算单元同时处理多个任务，在处理大规模数据集和复杂模型时表现出色。FPGA：因其高度的灵活性和可扩展性而受到青睐。

FPGA，全称为Field Programmable Gate Array，是一种可以无限次编程的芯片，以实现特定的数字逻辑功能。与ASIC相比，FPGA提供高度的灵活性和可编程性，成为许多应用领域的首选。

ACAP是什么AI芯片架构

ACAP是全球芯片巨头赛灵思所推出的一款全新AI芯片架构系统。以下是关于ACAP的详细介绍：核心基础：FPGA架构：ACAP以全新的FPGA架构作为核心基础。ARM架构：同时，ACAP也基于ARM进行架构设计。功能特性：分布式存储器：ACAP能够实现分布式存储器与硬件设备之间的编程DSP模块。

Zynq及Zynq SoC：异构MPSoC，结合了处理系统和可编程逻辑，适用于嵌入式系统、物联网和边缘计算等领域。Versal ACAP系列 Versal ACAP：自适应计算加速平台，集成了AI引擎、智能引擎和可编程逻辑，适用于数据中心加速、5G无线、自动驾驶等高性能应用。

Versal ACAP包含两种智能引擎：DSP引擎和AI引擎，分别用于实时信号处理和AI应用，能够处理来自高速直接RF数据转换器的实时数据流，提供最低延迟。AMD Versal ACAP解决方案包括单AI内核和四通道64Gs/秒ADC/DAC的SCFE6931 SOSA对齐6U OpenVPX卡，以及具有Versal HBM FPGA和直接RF夹层的5560 SOSA对齐3U VPX卡。

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