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当前主流的AI芯片主要分为三类，GPU、FPGA、ASIC。其中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。

GPU（图像处理单元）：GPU最初承担图像计算任务，能够进行并行计算，因此GPU架构本身比较适合深度学习算法，通过对GPU的优化，进一步满足深度学习大量计算需求。其主要缺点在于功耗较高。

FPGA（FieldProgrammableGateArray，现场可编程门阵列）：FPGA，具有足够的计算能力、较低的试错成本和足够的灵活性。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，相比量产成本高昂的ASIC芯片，因为它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，因此在灵活性上优于ASIC，具备较低试错成本。

ASIC（ApplicationSpecificIntegratedCircuit特定用途集成电路）：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。缺点是成本高，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。