AI芯片和顯卡芯片的區(qū)別？

時間：2022-05-13作者：深圳市福田區(qū)誠芯源電子商行瀏覽：403

AI芯片和顯卡芯片的區(qū)別？

AI芯片

人工智能芯片也被稱為人工智能加速器或計算卡，即在人工智能應(yīng)用中處理大量計算任務(wù)的模塊(CPU仍負(fù)責(zé)其他非計算任務(wù))。目前，人工智能芯片主要分為GPU、FPGA和ASIC。
原理
人工智能的許多數(shù)據(jù)處理涉及矩陣乘法和加法。GPU提供了一種便宜的工作方式，但缺點(diǎn)是功率較高。FPGA具有內(nèi)置的DSP模塊和本地存儲器，較節(jié)能，但通常較昂貴。
對于人工智能芯片應(yīng)該使用什么方法和原則仍有不同的看法。這是新技術(shù)的特點(diǎn)。在探索階段，百花齊放，這也與深度學(xué)習(xí)等算法模型的研發(fā)不成熟有關(guān)，即人工智能的基本理論仍然存在很大差距。這是指導(dǎo)芯片設(shè)計的基本前提。因此，目前的重點(diǎn)是芯片優(yōu)化設(shè)計，以較好地適應(yīng)現(xiàn)有的數(shù)據(jù)流處理模式。
就技術(shù)手段而言，人工智能市場的**個芯片包括現(xiàn)成的CPU、GPU、FPGA和DSP的各種組合。雖然英特爾、谷歌、英偉達(dá)、高通、IBM等新設(shè)計正在開發(fā)中，但目前還不清楚哪一方**獲勝。這些系統(tǒng)似乎至少需要一個CPU來控制，但當(dāng)流量數(shù)據(jù)并行時，需要各種類型的協(xié)處理器。
顯卡芯片
顯示芯片是顯卡的**芯片片。其性能直接決定了圖形卡的性能。其主要任務(wù)是處理系統(tǒng)輸入的視頻信息，并構(gòu)建和渲染。
性能
顯示主芯片的性能直接決定了顯示卡的性能。不同的顯示芯片在內(nèi)部結(jié)構(gòu)和性能上存在差異，價格也有很大差異。顯示芯片在顯卡中的位置相當(dāng)于計算機(jī)中CPU的位置，這是整個顯卡的**。由于顯示芯片的復(fù)雜性，在目前的設(shè)計中，只有NVIDIA和ATI是制造顯示芯片的制造商。SIS和VIA都生產(chǎn)集成顯卡芯片。家用娛樂顯卡采用單芯片設(shè)計的顯示芯片，部分專業(yè)工作站顯卡采用多個顯示芯片組合。
原理
與主板芯片組一樣，顯卡芯片是主板的**，顯示芯片是工作站顯卡的**，它控制著顯卡的全面運(yùn)動。


目前工作站的顯卡主要采用NVDIAQuadro4芯片、3DlabsPemidiaiiiiii、GLINT系列芯片、MtroxG4XX系列芯片、ATIFireGL芯片等。專業(yè)工作站顯卡有NVIDIA、ATI、ELSA、3Dlabs、Winfast(麗臺)等。

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