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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。
在集成电路界ASIC被认为是一种为专门目的而设计的集成电路。是指应特定用户要求和特定电子系统的需要而设计、制造的集成电路。ASIC的特点是面向特定用户的需求,ASIC在批量生产时与通用集成电路相比具有体积更小、功耗更低、可靠性提高、性能提高、保密性增强、成本降低等优点。
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)是一直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。
相较于我们常见的CPU、GPU等通用型芯片以及半定制的FPGA来说,ASIC芯片的计算能力和计算效率都直接根据特定的算法的需要进行定制的,所以其可以实现体积小、功耗低、高可靠性、保密性强、计算性能高、计算效率高等优势。所以,在其所针对的特定的应用领域,ASIC芯片的能效表现要远超CPU、GPU等通用型芯片以及半定制的FPGA。
ASIC芯片的缺点也很明显,因为其是针对特定应用而设计的,一旦芯片设计完毕,其所使用的环境就是固定的,所以一旦环境或者需求发生变化就可能将会无法使用。另外由于是专用的芯片,所以如果出货量不大的话,那么芯片成本就会比较高,当然出货量越大成本会越低。
截至到本博客发表时间,迪文自家设计的ASIC主要有以下几个系列:
1、T5
T5是迪文科技针对工业和消费类双面应用而设计的低成本、高可靠性双核8051 CPU。采用TSMC 40nm工艺,主要用于中小尺寸工业串口屏的单IC解决方案、DCS系统控制单元、人工智能系统的基础单元模块处理器。T5于2017年7月正式量产。
2、CPU性能
3、存储器
4、外设
5、其他性能
1、T5L
T5L 是迪文科技针对AIoT应用需求而设计的低功耗、高性价比双核8051 人机界面专用ASIC,2019年1月正式量产。
根据显示分辨率不同,T5L包括T5L1和T5L2两个型号,分别采用55nm和40nm工艺,以确保提供用户最佳性价比。
2、CPU性能
3、显示性能
4、外设
5、其他性能
1、T5G (研发中…)
T5G ASIC针对流媒体应用而设计的。
1、G5
G5是迪文科技针对进化算法,面向工业和汽车应用而设计的多核人工智能系统专用CPU。
2、主要特征
1、K5
K5主要用于运行通用OS的工业计算平台。采用TSMC16nm工艺。预计将于2023年量产。
K5采用64bit ARM的多核架构,4核2.2GHzRRM+3D加速GPU,适用于Linux/Android平台。
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