ASIC（Application Specific Integrated Circuit）专用集成电路，德州仪器TI芯片算力增加ASIC算力水平最高

云端推断在面对推断环节的小批量数据处理时，GPU的并行计算优势不明显，FPGA可以凭借流水线并行，达到高并行+低延迟的效果。根据IDC数据，2020年中国云端推理芯片占比已超过50%，预计2025年将达到60.8%，德州仪器TI云端推断市场广阔。边缘推断：受延迟、隐私和带宽限制的驱动，FPGA逐渐被布署于IoT设备当中，以满足低功耗+灵活推理+快速响应的需求。FPGA是AI时代下解决暗硅效应的有效途径，暗硅效应（DarkSilicon）指由于芯片工艺和尺寸的限制，芯片上只有一小部分区域可以同时运行，其余的区域被闲置或关闭，这些闲置或关闭的区域被称为“暗硅”。在AI计算领域，由于摩尔定律的限制和散热问题，先进高效的硬件设计会更容易导致暗硅效应，限制了芯片的计算能力和应用范围。据相关论文，在22nm制程下，暗硅面积将达21%。在8nm制程下，暗硅面积将提升至50%以上。由于暗硅效应，预计到2024年平均只能实现7.9倍的加速比，与每代性能翻倍的目标相比差距将近24倍，FPGA的可编程性和可重构性使其能够灵活地部署和优化计算任务，从而在一定程度上缓解了暗硅效应的影响。简单来说，FPGA减少暗硅效应的方法有两个方向，一是通过优化电路结构，尽可能减少不活跃区域的数量；二是通过动态重构电路，使得不活跃区域可以被重用，ASIC：德州仪器TI云计算专用高端芯片，ASIC（Application Specific Integrated Circuit）专用集成电路：是一种为专门应特定用户要求和特定电子系统的需要而设计、制造的集成电路。ASIC具有较高的能效比和算力水平，但通用性和灵活性较差，能效方面：由于ASIC是为特定应用程序设计的，其电路可以被高度优化，以最大程度地减少功耗。根据Bob Broderson数据，FPGA的能效比集中在1-10MOPS/mW之间。ASIC的能效比处于专用硬件水平，超过100MOPS/mW，是FPGA的10倍以上。算力方面：由于ASIC芯片的设计目标非常明确，专门为特定的应用场景进行优化，因此其性能通常比通用芯片更高。根据头豹研究院数据，按照CPU、GPU、FPGA、ASIC顺序，芯片算力水平逐渐增加，其中ASIC算力水平最高，在1万-1000万Mhash/s之间。