ASIC会否取代GPU 深入探讨专用集成电路与图形处理单元在未来计算领域的竞争与发展趋势 (asic au)

最近这段时间，美国股票市场的动静比较大。有两个科技股概念，突然变得很火，引起了市场的高度关注，涨幅惊人。这两个概念，分别是ASIC和量子计算。今天文章，我们主要说说ASIC。

按资本市场的说法，ASIC正在加速崛起，威胁GPU在AI计算中的统治地位。而博通，作为ASIC最重要的概念股，股价一路猛涨，一度从180飙到了250，市值也突破了万亿美元。相比之下，英伟达反而成了昨日黄花，股价一路下跌，甚至不到130美元。博通股价那么，ASIC时代真的到来了吗？博通真的会取代英伟达，成为新的AI之王？

ASIC和GPU是什么ASIC和GPU，都是用于计算功能的半导体芯片。因为都可以用于AI计算，所以也被称为AI芯片。准确来说，除了它俩，计算芯片还包括大家更熟悉的CPU，以及FPGA。行业里，通常会把半导体芯片分为数字芯片和模拟芯片。其中，数字芯片的市场规模占比较大，达到70%左右。数字芯片，还可以进一步细分，分为：逻辑芯片、存储芯片以及微控制单元（MCU）。CPU、GPU、FPGA、ASIC，全部都属于逻辑芯片。

芯片的分类逻辑芯片，就是计算芯片。它包含了各种逻辑门电路，可以实现运算与逻辑判断功能。四个芯片里，CPU和GPU是通用芯片，可以完成多种任务。尤其是CPU，是全能型选手，单核主频高，啥都能干，所以经常被拿来做主处理器。而GPU，本来是用来做图形处理（显卡）的。它的内核数量特别多（大几千个），适合做并行计算，也就是擅长同时做大量的简单计算任务。（图形处理，就是同时处理大量的像素计算。）AI计算和图形计算一样，也是典型的并行计算型任务。

AI计算中包括大量并行的矩阵相乘、卷积、循环层、梯度运算等任务，所以，特别适合GPU去完成。CPU不适合AI计算，这也是英特尔股价跌到20美元以下的原因之一。2023年以来，AI浪潮爆发，大部分企业的AI训练，采用的是英伟达的GPU集群。如果进行合理优化，一块GPU卡，可以提供相当于数十其至上百台CPU服务器的算力。这直接导致了英伟达的股价猛涨了几十倍，而且还买不到。NVIDIAHGXA1008GPU组件再来看看ASIC和FPGA。

ASIC（Application Specific Integrated Circuit，专用集成电路），是一种专用于特定任务的芯片。ASIC的官方定义，是指：应特定用户的要求，或特定电子系统的需要，专门设计、制造的集成电路。Google公司大名鼎鼎的（Tensor Processing Unit，张量处理单元），还有前几年很火的比特币矿机，英特尔的Gaudi2ASIC芯片，IBM的AIU，AWS的Trainium，都属于ASIC芯片。这几年非常火的（Data Processing Unit，数据处理单元）和（Neural Processing Unit，神经网络处理单元），也是ASIC芯片。

FPGA（Field Programmable Gate Array，现场可编程门阵列），是半定制芯片，也被人称为万能芯片。FPGA可以根据用户的需要，在制造后，进行无限次数的重复编程，以实现想要的数字逻辑功能。ASIC和FPGA的区别在于，AISC是全定制芯片，功能写死，没办法改。而FPGA是半定制芯片，功能灵活，可玩性强。FPGA不需要流片（很烧钱的一个工序），但因为可编辑，冗余功能比较多，一旦用于单一目的，就会存在浪费。

大规模生产的情况下，FPGA的成本比ASIC高，且极致能效不如ASIC。所以，FPGA现在多用于产品原型的开发、设计迭代，以及一些低产量的特定应用，或者用于培训和教学。它适合那些开发周期必须短的产品，也经常用于ASIC的验证。反正，大家记住，大规模出货用于AI计算，一般不考虑FPGA。所以，AI芯片，也就是GPU和ASIC之争。GPU和ASIC，到底谁厉害？

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