cpugpufpga算力計算

⑴ 中金公司：東數西算蓄勢待發 AI晶元有望受益

「東數西算」工程全面啟動，西部數據中心更加聚焦存儲備份、離線處理等任務。該機構分析師認為AI超算中心聚焦訓練任務，強算力、高功耗、弱延時的特性與西部樞紐的功能定位切合，疊加AI的國家戰略地位，該機構分析師預計AI超算中心有望受益於「東數西算」。 作為其中的算力基礎，雲端AI晶元市場空間廣闊，該機構分析師預計全球雲端AI晶元2025年市場規模將達到261億美元。

摘要

AI晶元是人工智慧的算力基礎，雲邊端AI晶元階梯式滿足AI推理與訓練需求。 在AIoT提供海量數據、深度學習演算法日益成熟的當下，AI晶元作為AI應用落地的算力基礎，重要性日益凸顯。該機構分析師看到：1）終端AI晶元追求以低功耗完成推理任務，以實際落地場景需求為導向，在能耗/算力/時延/成本等方面存在差異；2）邊緣AI晶元介於終端與雲端之間，承接低時延/高隱私要求/高網路帶寬佔用的推理或訓練任務；3）雲端AI晶元以高算力/完成訓練任務為目標，包括CPU/GPU/FPGA/ASIC等多種類型。該機構分析師認為，雲端訓練任務與西部樞紐的定位契合，雲端AI晶元有望受益「東數西算」。

傳統通用晶元CPU/GPU/FPGA部分適配AI需要，GPU憑借高算力成為主流選擇。 傳統CPU遵循串列的執行方式，運算單元佔比小，各廠商嘗試提高頻率/增加計算單元/增加核數以提升算力，但受制於成本/功耗/技術難度，仍未出現適配AI要求的主流CPU產品。GPU運算單元佔比高，適合並行處理大規模數據，雖然功耗及成本仍較高，但高算力適配深度學習等演算法的數據處理需求，疊加成熟生態CUDA，GPU成為雲端AI晶元的主流選擇。此外，FPGA由於可編程而更具靈活性，相比於CPU/GPU/ASIC分別在算力/功耗/成本（小規模）上更具優勢，該機構分析師認為在晶元需求未成規模、AI演算法持續迭代的背景下，FPGA憑借可重構特性成為最佳選擇之一。

在AI雲端算力需求的推動下，ASIC/DPU等專用晶元應運而生。 由於ASIC為專用晶元，在研發成本、靈活性上所有欠缺，但其在特定使用場景下高算力/低功耗/小面積的優勢仍吸引國內外廠商積極布局，如TPU、類腦晶元等。該機構分析師認為，AI滲透率的提升及RISC-V開源指令集的發展有望推動ASIC單位晶元成本的降低，形成「規模效應-成本下降-應用規模提升」的良性循環，有望成為未來的主流選擇。DPU則通過卸載CPU網路傳輸、數據安全、存儲加速等功能，優化數據中心的基礎層運算任務，將CPU的算力釋放至上層應用，在數據中心層面實現算力提升。該機構分析師認為，DPU有望與CPU、GPU三足鼎立，成為數據中心的核心算力支撐。

⑵ 進行異構計算時，GPU，FPGA，CPU，DSP這些平台各有什麼特點如何選擇

gpu的專業是圖形處理，是只能進行浮點運算的處理器，浮點性能很頃侍高，fpga的優勢可仔扮編程，就是可以進行硬體念乎灶的改動，但是性能低下，多用於嵌入式執行一些專用的低負載簡單任務。cpu的通用處理器，可以進行整數浮點運算，但是浮點性能不如gpu，dsp類似於gpu，都是專攻浮點運算的，只不過dsp是用於影音的多媒體，浮點性能在晶圓規模與gpu差不多下性能差不多。

⑶ 為什麼使用 fpga，相比 cpu，gpu，asic有什麼特點

對比傳統CPU、GPU、ASIC晶元，FPGA具有高性能、低消耗和靈活性等特點，具有廣泛的應用市場。

與CPU/GPU相比，單位功耗性能和計算耗時均成量級提升，同時可實現出色的I/0集成。

1． FPGA、CPU、GUP對計算密集型和通信密集型任務耗時的比較

ASIC晶元設計成本隨著製程提升呈指數級上升

⑷ 詳解人工智慧晶元CPU/GPU/FPGA有何差異

第一、IBM與全球第一大FPGA廠商Xilinx合作，主攻大數據和雲計算方向，這引起Intel的巨大擔憂。
Intel已經在移動處理器落後，大數據和雲計算領域不能再落後。
第二、FPGA在雲計算、大數據領域將深入應用。
Intel此次與Altera合作，將開放Intel處理器的內部介面，形成CPU+FPGA的組合模式。
其中FPGA用於整形計算，cpu進行浮點計算和調度，此組合的擁有更高的單位功耗性能和更低的時延。
第三、IC設計和流片成本。
隨著半導體製程指數增長，FPGA在物聯網領域將替代高價值、批量相對較小（5萬片以下）、多通道計算的專用設備替代ASIC。
同時，FPGA開發周期比ASIC短50%，可以用來快速搶占市場。

⑸ 詳解人工智慧晶元 CPU/GPU/FPGA有何差異

1. GPU與CPU的區別：CPU的內核比較少（單核、雙核、四核、八核等等），比較復雜，功能強大；GPU的內核比較多（好幾百甚至上千個），但比較簡單，功能單一，適合於進行像素級並行圖形處理。雖然GPU最初是為圖形處理而設計的，但由於它具有並行處理特性，現在已經將其應用到眾多的需要並行處理的非圖形領域了。例如DNA 排序、物理建模、消費者行為預測、GPU雲伺服器等等。

2. GPU與深度學習的關系：原本深度學習與圖形無關，當然也與圖形處理器GPU無關。深度學習需要大量的訓練，訓練演算法並不復雜，但數據量大。如果用CPU進行訓練，CPU的內核少，訓練時間就長；而GPU的多內核優勢在此時就發揮出來了。因此，玩深度學習的人，在進行訓練時，就借用GPU的多內核、並行處理的優勢，將GPU用到了非圖形領域。

3. FPGA也有並行處理優勢，也可以設計成具有多內核特點的硬體。所以，目前深度學習就存在採用GPU和FPGA這兩大類硬體的現狀。
   

⑹ 人工智慧算力是什麼意思

人工智慧算力是指處理人工智慧任務所需要的計算能力。隨著人工智慧的快速發展，越來越多的應用需要更強大的算力來支持。在過去，由於計算能力的限制，很多人工智慧應用都只存在於理論層面。但是，隨著計算能力的提升，人工智慧應用的落地變得越來越容易。
目前，人工智慧算力的主要來源是GPU、CPU和FPGA。GPU是目前最流行的人工智慧算力來源之一，因為它們能夠處理大量的並行計算。CPU也被廣泛應用於人工智慧算力中，因為它們能夠提供更高的時鍾速度和更廣泛的軟體支持。FPGA是一種可編銀納程邏輯晶元，可以快速適應各種計算任務，並提供更高的能效比。
除了硬體，人工智慧算力還涉及到許多軟體和演算法方面的問題。例唯沒如，深度學習需要大量的數據來訓練模型，這就需要強大的數據處理能力。另外，一些特定的人工智慧演算法需要特殊的軟體和演算法支持，例如自然語言處理和計指搏納算機視覺等。
在未來，人工智慧算力將繼續發揮著越來越重要的作用。隨著人工智慧應用的不斷增長，對更強大的算力需求也會不斷增加。因此，未來的人工智慧算力將繼續向更加高效和可擴展的方向發展。同時，隨著人工智慧技術的普及，越來越多的人將會參與到人工智慧算力的開發中。

⑺ 從計算機硬體設計的角度分析如何提供更為豐富的算力

自上世紀90年代互聯網技術誕生以來，移動互聯網、雲計算、大數據、人工智慧等新一代信息技術的不斷發展和逐步成熟，並日益深入的滲透到經濟社會的各個領域，2020年全球范圍內爆發的新冠疫情又進一步加速了這一趨勢，數字經濟已經成為世界經濟發展的新階段，即世界經濟發展已經進入數字經濟時代。
黨中央、國務院和各級政府高度重視數字經濟的發展。從2015年《中國製造2025》、《促進大數據發展行動綱要》等政策出台以來，中央和各級地方陸續以推出系列數字經濟發展的措施，並支持雄安新區、浙江、福建等六個地區建設國家數字經濟創新發展試驗區，支持北京、上海、深圳、西安等地建設國家新一代人工智慧創新發展試驗區。2020年國家進一步提出加強新型基礎設施建設，並明確將數據作為一種新型生產要素寫入政策文件，這些將為數字經濟的發展奠定更加堅實的基礎。
農業經濟時代，土地、水源和工具是關鍵資源。工業經濟時代，能源、原材料、機器設備和生產工藝等是關鍵資源。那數字經濟時代的關鍵資源是什麼呢？數字經濟時代的關鍵資源是數據、算力和演算法。數據是數字經濟時代的原材料，各種經濟活動中都在源源不斷的產生的數據，越來越多的組織也將數據當作一種資產，在政策層面數據已經成為一種新型生產要素。算力相當於數字經濟時代的機器設備和生產力，面向各種場景的數據產品或應用都離不開算力的加工和計算，而且對算力的需求和要求也越來越高。演算法是數字經濟時代的生產工藝，面向圖像、語音、自然語言處理等不同的應用場景和領域的演算法也層出不窮，演算法的提升和改進可以提高算力的效率和更多的挖掘數據價值。
本文重點分析算力方面內容，介紹算力市場總體情況，當前算力發展的特點和趨勢，以及重點算力供應方式等。
一、算力需求快速增長，算力投資具有多重經濟價值
算力即計算能力，核心是CPU、GPU、NPU、MCU等各類晶元，具體由計算機、伺服器、高性能計算集群和各類智能終端等承載。數字經濟時代，數據的爆炸式增長，演算法的復雜程度不斷提高，對算力需求越來越高。算力是數字經濟發展的基礎設施和核心生產力，對經濟發展具有重要作用，根據IDC與浪潮聯合發布的《2020全球計算力指數評估報告》，計算力指數平均每提高1點，數字經濟和GDP將分別增長3.3‰和1.8‰。
隨著數字經濟的不斷發展，人工智慧、物聯網、區塊鏈、AR/VR 等數字經濟的關鍵領域對算力的需求也將呈爆炸式增長。根據華為發布的《泛在算力：智能社會的基石》報告，預計到2030年人工智慧、物聯網、區塊鏈、AR/VR 等總共對算力的需求將達到3.39萬EFLOPS，並且將共同對算力形成隨時、隨地、隨需、隨形 (Anytime、Anywhere、AnyCapacity、Any Object) 的能力要求，其中人工智慧算力將超過1.6萬EFLOPS，接近整體算力需求的一半。OpenAI開發的GPT-3模型涉及1750億個參數，對算力的需求達到3640PFLOPS，目前國內也有研究團隊在跟進中文GPT-3模型的研究。
算力投資具有多重經濟價值，不僅直接帶動伺服器行業及上游晶元、電子等行業的發展，而且算力價值的發揮將帶動各行業轉型升級和效率提升等，帶來更大的間接經濟價值。根據《泛在算力：智能社會的基石》報告，每投入1美元算力即可以帶動晶元、伺服器、數據中心、智能終端、高速網路等領域約4.7美元的直接產業產值增長；在傳統工廠改造為智能化工廠的場景下，每1美元的算力投入，可以帶動10美元的相關產值提升。
二、算力發展的特點及趨勢
隨著數據規模的增加和演算法復雜度的提升，以及應用多樣性的不斷豐富，對算力提出的要求也越來越高，當前算力發展呈現出三方面的特點，一是多種架構百花齊放的狀態，二是中心化的算力與邊緣終端算力快速發展，三是專用算力日漸成勢。
近年來多種算力架構並存並快速發展。曾經x86架構的算力占絕對優勢，英特爾和AMD基本壟斷了X86算力架構市場，海光信息通過跟AMD合作獲得x86架構的授權；如今基於ARM架構的算力份額不斷擴大，特別是在移動端ARM架構算力成為主流，華為海思等主要產品是基於ARM架構，另外天津飛騰的產品也是基於ARM架構。隨著人工智慧等算力需求的不斷增加，GPU算力的需求不斷增加，英偉達在GPU算力市場佔有絕對優勢，AMD也分了一杯羹，疊加比特幣挖礦算力需求，導致市場上GPU卡供不應求。近幾年國內也出現幾個GPU方面的創業團隊，如寒武紀、登臨科技、燧原科技等。此外，Risc-V、存算一體化架構、類腦架構等算力也不斷涌現，不過這些算力剛剛起步，在應用生態等方面還需要一定較長的培育過程。
中心化算力和邊緣終端算力快速發展。隨著7nm製程日漸成熟，基於7nm製程的CPU、GPU等算力性能得到極大提升，目前7nm製程算力主要是中心化算力，移動端智能手機的處理器算力部分也已經採用7nm製程。台積電的7nm製程已經實現規模化，並開始攻關3nm工藝製程；中芯國際7nm工藝製程仍在技術攻關當中。隨著5G及物聯網應用的不斷增加，邊緣終端算力的需求日益增加，特別是自動駕駛、智慧安防、智慧城市等領域算力需求。地平線自動駕駛晶元已經量產，英偉達jetson產品在嵌入式終端產品應用廣泛，其他針對特定領域專用邊緣終端晶元創業公司層出不窮。
針對圖像、語音等特定領域的專用算力日漸成勢。一方面是晶元工藝製程越來越逼近摩爾定律的極限，另一方面是物聯網智能終端對功耗的要求等，針對特定領域的專用晶元層出不窮，並且越來越多的巨頭參與其中。谷歌的TPU專為機器學習定製的算力，阿里平頭哥的含光NPU專為神經網路定製的算力，賽靈思的FPGA算力，網路研發針對語音領域的鴻鵠晶元以及雲知聲、思必馳、探境科技等也推出智能語音相關的晶元，北京君正、雲天勵飛、依圖科技和芯原微電子等推出針對視覺和視頻處理相關的專用晶元。
三、算力供應以公有雲和自建算力為主，多種方式相補充
當前的算力供給主要包括公有雲、超算中心、自建算力、地方算力中心等方式。其中，公有雲和自建算力中心是算力的主要來源方式，超算中心及地方算力中心等多種方式相互補充。
規模化的算力供應通常通過數據中來承載，新建數據中心的不斷增加，將帶動未來算力資源的供應不斷擴大。據中國電子信息產業發展研究院統計數據，2019年中國數據中心數量大約為7.4萬個，大約能佔全球數據中心總量的23%，其中大型數據中心佔比12.7%；在用數據中心機架規模達到265.8萬架，同比增長28.7%；在建數據中心機架規模約185萬架，同比增加約43萬架。2020年國家大力支持「新基建」建設以來，數據中心作為「新基建」的重要內容，京津冀、長三角和珠三角等算力需求地區，以及中西部能源資源集中的區域，如內蒙、山西等，均在推進新的大中型數據中心的建設。
公有雲以其穩定和易用等特點，成為許多企業特別是中小企業的算力首選方式。據不完全統計，阿里雲伺服器總數接近200萬台，騰訊雲伺服器總數超過110萬台，華為雲、網路雲、京東雲、AWS等雲廠商伺服器總數未找到確切數據，保守估計各類雲廠商伺服器總數之和也超過500萬台。而且在國家宣布大力支持「新基建」建設之後，騰訊宣布未來五年將投資5000億元用於雲計算、數據中心等新基建項目的進一步布局，阿里雲宣布未來三年阿里將投2000億元用於面向未來的數據中心建設及重大核心技術研發攻堅，網路宣布預計到2030年網路智能雲伺服器台數將超過500萬台。各大雲廠商仍在繼續加大算力投入，公有雲算力供應將會更加充裕。
自建算力以其安全性和自主性等特點，成為政府、大企業及其他關注安全的組織的算力首選方式。政府、銀行及高校和央企等，通常通過自建或租賃數據中心的方式自建算力，滿足自身各項業務的算力需求。許多互聯網公司在剛開始時選擇使用公有雲服務，但規模發展到一定程度時通常都會開始自建或租賃數據中心的方式自建算力。其他有部分各種類型的企業，出於安全、商業機密和隱私等方面的考慮，不意願把數據和業務等放到阿里雲等公有雲上，往往選擇託管伺服器的方式自建算力，規模更小企業直接就在本地使用。2020年6月快手宣布投資100億元自建數據中心，計劃部署30萬台伺服器，位元組跳動等大型互聯網公司都在不斷加大數據中心的建設。
超算中心和地方算力中心作為算力供應有效的補充方式，適合於大規模計算需求的應用領域。截至2020年，科技部批准建立的國家超級計算中心共有八所，分別是國家超級計算天津中心、廣州中心、深圳中心、長沙中心、濟南中心、無錫中心、鄭州中心和崑山中心。超算中心主要的算力資源以CPU為主，新建的超算中心及更新升級過程中超算中心逐步增加了異構GPU算力資源。超算中心較好的滿足和彌補了高校科研中算力資源的需求，特別是在工業模擬、生物信息、新材料、氣象、海洋等科學計算領域。國內主要省市地區基本都投資建設了當地算力中心，重點服務本地科研和產業發展的需求，如太原、蘇州、福建等地，目前通常地方算力中心的規模並不大，計算節點數在200-500之間居多，主要服務於當地氣象、工業模擬和生物信息等領域計算需求。此外，2020年以來，武漢、南京、珠海、許昌等地區正在建設人工智慧計算中心，將在一定程度上彌補當前規模化AI算力不足的情況。
結語
算力作為數字經濟的基礎設施，也是數字經濟時代的生產力和引擎，越來越成為數字經濟時代國家競爭力的體現。根據IDC與浪潮聯合發布的《2020全球計算力指數評估報告》，中國和美國的算力建設在全球處於領先地位，美國的算力無論在規模、效率、應用水平等方面都領先於中國。此外，從算力晶元供應角度看，美國的英特爾、AMD、英偉達等企業幾乎佔了全球的絕大部分的市場份額。可見，中國在算力建設和發展仍然需要加大投入和加強研發等，發揮優勢的同時彌補不足，從而為數字經濟長期發展奠定更加堅實的基礎。

⑻ 給人工智慧提供算力的晶元有哪些類型

給人工智慧提供算力的晶元類型有gpu、fpga和ASIC等。

GPU，是一種專門在個人電腦、工作站、游戲機和一些移動設備（如平板電腦、智能手機等）上圖像運算工作的微處理器，與CU類似，只不過GPU是專為執行復雜的數學和幾何計算而設計的，這些計算是圖形渲染所必需的。

FPGA能完成任何數字器件的功能的晶元，甚至是高性能CPU都可以用FPGA來實現。 Intel在2015年以161億美元收購了FPGA龍 Alter頭，其目的之一也是看中FPGA的專用計算能力在未來人工智慧領域的發展。

ASIC是指應特定用戶要求或特定電子系統的需要而設計、製造的集成電路。嚴格意義上來講，ASIC是一種專用晶元，與傳統的通用晶元有一定的差異。是為了某種特定的需求而專門定製的晶元。谷歌最近曝光的專用於人工智慧深度學習計算的TPU其實也是一款ASIC。

(8)cpugpufpga算力計算擴展閱讀：

晶元又叫集成電路，按照功能不同可分為很多種，有負責電源電壓輸出控制的，有負責音頻視頻處理的，還有負責復雜運算處理的。演算法必須藉助晶元才能夠運行，而由於各個晶元在不同場景的計算能力不同，演算法的處理速度、能耗也就不同在人工智慧市場高速發展的今天，人們都在尋找更能讓深度學習演算法更快速、更低能耗執行的晶元。

⑼ 簡述cpu、gpu、fpga和asic四種人工智慧晶元的性能

FPGA（Field Programmable Gate Array，現場可編程門陣列）具有足夠的計算能力和足夠的靈活性。FPGA的計算速度快是源於它本質上是無指令、無需共享內存的體系結構。對於保存狀態的需求，FPGA中的寄存器和片上內存（BRAM）是屬於各自的控制邏輯的，無需不必要的仲裁和緩存，因此FPGA在運算速度足夠快，優於GPU。同時FPGA也是一種半定製的硬體，通過編程可定義其中的單元配置和鏈接架構進行計算，因此具有較強的靈活性。相對於GPU，FPGA能管理能運算，但是相對開發周期長，復雜演算法開發難度大。
ASIC（Application Specific Integrated Circuit特定用途集成電路）根據產品的需求進行特定設計和製造的集成電路，能夠在特定功能上進行強化，具有更高的處理速度和更低的能耗。缺點是研發成本高，前期研發投入周期長，且由於是定製化，可復制性一般，因此只有用量足夠大時才能夠分攤前期投入，降低成本。
CPU：
中央處理器作為計算機系統的運算和控制核心，是信息處理、程序運行的最終執行單元，CPU 是對計算機的所有硬體資源（如存儲器、輸入輸出單元） 進行控制調配、執行通用運算的核心硬體單元。
優點：CPU有大量的緩存和復雜的邏輯控制單元，非常擅長邏輯控制、串列的運算
缺點：不擅長復雜演算法運算和處理並行重復的操作。
對於AI晶元來說，算力最弱的是cpu。雖然cpu主頻最高，但是單顆也就8核,16核的樣子，一個核3.5g,16核也就56g，再考慮指令周期，每秒最多也就30g次乘法。還是定點的。
生產廠商:intel、AMD
現在設計師最需要的就是GPUCPU，呆貓桌面雲可以享受高GPUCPU的待遇。
GPU：
圖形處理器，又稱顯示核心、視覺處理器、顯示晶元，是一種專門在個人電腦、工作站、游戲機和一些移動設備（如平板電腦、智能手機等）上做圖像和圖形相關運算工作的微處理器。
優點：提供了多核並行計算的基礎結構，且核心數非常多，可以支撐大量數據的並行計算，擁有更高的浮點運算能力。
缺點：管理控制能力（最弱），功耗（最高）。
生產廠商：AMD、NVIDIA

⑽ 算力涵蓋gpu+cpu+fpga和各種各樣的asic專用晶元嗎

是的，算力可以涵蓋 GPU、CPU、FPGA 以及各種各樣的 ASIC 專用晶元。
GPU（圖形處理單元）是一種專門用於處理圖形和視頻的晶元，常用於游戲、視頻編輯、人工智慧等領域。
CPU（中央處理器）是計算機的核心處理器，負責執行計算機程序中的指令。
FPGA（可編程邏輯門陣列）是一種可以在硬體層面上實現各種邏輯功能的晶元，在機器學習、通信、計算機視覺等領域有廣泛應用。
ASIC（專用集成電路）是為特定應用而設計的集成電路，具有高度專業化、高效率、低成本的優勢。在區塊鏈、密碼學等領域有廣泛應用。
總的來說，算力可以涵蓋各種計算資源，包括 CPU、GPU、FPGA 和 ASIC 等，用於處理各種不同的計算任務。