FPGA、GPU、ASIC、DSP几种主流AI性能区分
                                                                          
一、功能简介
       FPGA(Field Programmable Gate Array) 是一种在PAL(可编程逻辑阵列)、GAL(通用阵列逻辑)、CPLD(复杂可编程逻辑器件)等传统逻辑电路和门阵列的基础上发展起来的一种半定制电路，
既解决了半定制电路的不足，又克服了原有可编程器件门电路数有限的缺点。FPGA最大的特点就是灵活，实现你想实现的任何数字电路，可以定制各种电路。减少受制于专用芯片的束缚，
真正为自己的产品量身定做，在设计的过程中可以灵活的更改设计，具有现场可编程性，因此特别适用于需求物理运算逻辑需要持续更迭的应用领域，例如人工智能算法优化、数据中心应用等。

     GPU（图像处理单元）：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，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。
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，比如图像计算。因为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。


       ASIC（Application Specific Integrated Circuit）专用集成电路，是针对特定用户要求和特定电子系统设计、制造的专有应用程序芯片，其计算能力和计算效率可根据算法需要进行定制。
ASIC芯片广泛应用于人工智能设备、虚拟货币挖矿设备、耗材打印设备、军事国防设备等智慧终端。ASIC芯片产业链由上游底层算法设计企业、IP核授权企业、EDA工具供应商、晶圆和流片代工厂、
专用材料及设备供应商，中游各类ASIC芯片制造商、封测厂商及下游包括移动通信设备制造商、智能家电制造商、工业产品制造商等在内的终端设备制造企业构成。

       DSP是数字信号处理器的简称，即数字信号处理器，它是集成专用计算能力的一种芯片。需要整体运算。但必须经过4G网络的出现，基站的运算负担增加，浮点运算变得必不可少，DSP芯片带来
了硬件性能的提升也加速了手机的语音反应速度，降低低功耗的DSP芯片，能够做到随时随地的语音待机而耗费极少的电量。

                                                                 

二 DSP,GPU、FPGA、ASIC四种主流芯片市场前景

      FPGA 可以填补对小批量 ASIC的需求，CPU 架构则可以与 FPGA 互补。对于 GPU，“则取决于你想要进入哪个细分市场。”这方面主要包括两大类显卡：用于游戏和其它应用的高性能显卡，
以及更多更倾向于嵌入式类型的产品，比如汽车和消费级产品，功率预算介于 5 瓦和 10 瓦时间。现在已经不存在通用 CPU 芯片了。简单来说，处理器市场都已经被定向了，这反映在不同的应用上。
在高性能计算或超级计算应用中，GPU 通常被用在基础设施的配置上，那么设计者应该选择 CPU、GPU 还是 FPGA 呢？正确的答案是，看使用情况。