公司：深圳市創(chuàng)寶來科技有限公司
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2018年，10nm和7nm的芯片已經(jīng)開始量產(chǎn)，但CMOS器件的橫向尺寸接近幾納米，厚度只有幾個原子層，想要繼續(xù)靠工藝制程提升晶體管密度帶來處理性能的顯著提升，技術(shù)上難度越來越高，成本也讓越來越多的芯片公司望而卻步。
除了半導(dǎo)體工藝，當(dāng)運(yùn)算能力達(dá)到一定程度，訪問存儲器的速度無法跟上運(yùn)算部件消耗數(shù)據(jù)的速度，再增加運(yùn)算部件也無法得到充分利用，這個馮諾依曼架構(gòu)的瓶頸（內(nèi)存墻）也阻礙了AI芯片算力的提升。
顯然，不斷迭代的算法、不同AI模型的數(shù)據(jù)類型需求、與日俱增的數(shù)據(jù)量，都推動承載AI算法的AI芯片不斷創(chuàng)新。
FPGA如何與ASIC融合？
目前，cpu、gpu、FPGA、ASIC都被認(rèn)為是廣義上的AI芯片，從CPU到ASIC，芯片的通用性降低，但性能依次增強(qiáng)，其中，GPU憑借并行計算的優(yōu)勢成為了目前最成功的AI芯片。FPGA作為不少AI芯片公司ASIC芯片驗證的首選，也在AI芯片市場占據(jù)一定的地位，但成本是其在大規(guī)模應(yīng)用中面臨的挑戰(zhàn)。
