ASIC和FPGA具有不同的价值主张，在作出选择前必须仔细评估。两种种技术对比。这里介绍了ASIC和FPGA 的优势与劣势。
2011-03-31 17:30:09
5926 
不久前，据国外媒体报道，华为公司正在首次使用ASIC来替代其设备中的FPGA芯片，而这些芯片原本采购于FPGA主要厂商之一的Altera【 电子发烧友网关于此事报道：华为ASIC设计案，FPGA双雄
2012-11-14 08:47:562301 当前主流的AI芯片主要分为三类，GPU、FPGA、ASIC。GPU、FPGA均是前期较为成熟的芯片架构，属于通用型芯片。ASIC属于为AI特定场景定制的芯片。行业内已经确认CPU不适用于AI计算，但是在AI应用领域也是必不可少。
2023-02-14 11:03:564730 ` 本帖最后由 wangjiamin2014 于 2014-7-24 11:21 编辑
事实上，工业市场是一个庞大的市场，任何一款主控芯片都无法完全将其覆盖。就工业应用领域而言，FPGA凭借
2014-07-24 11:18:05
ASIC的设计流程是怎样的？FPGA的开发流程又是怎样的？
2021-11-01 07:08:47
进行重新编程。 2、开发流程区别： FPGA开发是利用HDL和quartus、vivado等EDA工具，重新配置（configure）芯片的功能，而ASIC通常都具有较少的可重配置能力。 ASIC
2020-12-01 17:41:49
专用集成电路(ASIC)采用硬接线的固定模式，而现场可编程门阵列 (FPGA)则采用可配置芯片的方法，二者差别迥异。可编程器件是目前的新生力量，混合技术也将在未来发挥作用。 与其他技术一样，有关
2019-07-19 06:24:30
1ASIC 验证技术.................................................11.1 ASIC 设计流程
2015-09-18 15:26:25
ASIC设计-FPGA原型验证
2020-03-19 16:15:49
谈谈ASIC_FPGA_区别与联系，也许面试的时候能用到
2012-05-23 19:47:59
。ASIC 的特点是面向特定用户的需求， ASIC 分为全定制和半定制。亮点在于专用，量身定制所以执行速度较快。一句话总结就是，市场上买不到的芯片。水果的 A 系列处理器就是典型的 ASIC。二、FPGA
2020-09-25 11:34:41
。ASIC的特点是面向特定用户的需求， ASIC分为全定制和半定制。亮点在于专用，量身定制所以执行速度较快。一句话总结就是，市场上买不到的芯片。水果的A系列处理器就是典型的ASIC。FPGA是可复用
2017-09-02 22:24:53
ASIC原本就是专门为某一项功能开发的专用集成芯片，比如你看摄像头里面的芯片，小小的一片，集成度很低，成本很低，可是够用了。一个山寨摄像头卖才卖 30块，买一片ARM多少钱？后来ASIC发展了一些
2021-11-24 07:09:18
），一旦设计制造完成后电路就固定了，无法再改变。 用于深度学习加速器的FPGA（Xilinx Kintex 7 Ultrascle，左）和ASIC（Movidius Myriad 2，右）比较
2016-12-15 19:21:50
芯片设计成本已越来越低。此外，系统的开发也不单只是成本考量，性能优化、使用体验与商业模式等，也都是关键。ASIC虽后有FPGA追赶，但成长动能并没有消失。你追我赶中，ASIC会否被FPGA淘汰？ 你认为
2012-11-07 20:25:53
芯片设计成本已越来越低。此外，系统的开发也不单只是成本考量，性能优化、使用体验与商业模式等，也都是关键。ASIC虽后有FPGA追赶，但成长动能并没有消失。你追我赶中，ASIC会否被FPGA淘汰？ 你认为
2012-11-20 20:09:57
有流水处理和响应迅速的特点。 芯片解密认为，FPGA一般来说比ASIC的速度要慢，无法完成复杂的设计，但是功耗较低。但是他们也有很多的优点比如可以快速成品，可以被修改来改正程序中的错误和更便宜的造价
2017-06-12 15:56:59
、笔记本电脑或机架式服务器上训练神经网络时，这不是什么大问题。但是，许多部署深度学习模型的环境对 GPU 并不友好，比如自动驾驶汽车、工厂、机器人和许多智慧城市环境，在这些环境中硬件必须忍受热、灰尘、湿度
2024-03-21 15:19:45
FPGA与ASIC（特权同学版权所有）本文节选自特权同学的图书《FPGA设计实战演练（逻辑篇）》（特权同学版权所有）配套例程下载链接：http://pan.baidu.com/s/1pJ5bCtt
2015-03-10 11:34:28
我已经完成了我的fpga实现，如何转向asic实现？我们正在使用ieee_proposed。这项技术具体吗？
2020-03-19 09:28:49
将在「ASIC、硅智财IP、内存模块、传感器」四领域。随着AI在机器智能学习发展的突破，2020～2025年AI应用市场规模将以38%的年复合成长率(CAGR)攀升到2,300亿美元。若从2017年
2017-12-05 08:09:38
对其编程。以各种类型的FPGA芯片加上实验开发需要的外围通用电路，结合实验程序，就形成FPGA开发板，可以高效快速学习FPGA开发。ASIC(Application Specific
2012-02-27 17:46:03
[导读]什么是FPGA,单片机,DSP,ASIC?你真的知道吗?ASIC原本就是专门为某一项功能开发的专用集成芯片，比如你看摄像头里面的芯片，小小的一片，集成度很低，成本很低，可是够用了。一个山寨
2021-07-16 08:13:27
和低延迟的好处，以及在本地环境下做决定和采取行动的能力，而不需要依赖互联网连接。这是 TinyML 的领域，像 Edge Impulse 这样的平台公司正在构建基于云的传感器数据收集工具和机器学习架构
2022-06-21 11:06:37
方便的进行深度学习的应用。然而，深度学习仍然主要使用 GPU 和 CPU 完成。因此，在这里我们将仔细研究使用 FPGA 进行深度学习推理的好处。可构建低功耗、节省空间的系统FPGA 的计算并行度不如
2023-02-17 16:56:59
物联网大环境下的常见定位方式有哪些？
2021-05-18 06:10:21
是一以贯之呢？ 这个问题还需要回到FPGA和ASIC的设计的价值观。随着FPGA芯片的发展不断深化，在一个FPGA fabric中，核心基础模块早已不仅仅是查找表（Look Up Table， LUT
2023-03-28 11:14:04
我是大二的电子信息工程在读生，目前没有接触过32方向的任何东西，只学习了一个学期的FPGA并参加了集创赛，感觉FPGA的学习难度还是很大的。但是我在网上搜索FPGA时，感觉大家对它的前景并不看好，在
2023-07-26 11:04:06
。
ASIC用于设计规模大、复杂度高的芯片，或者是成熟度高、产量比较大的产品。
FPGA还特别适合初学者学习和参加比赛。现在很多大学的电子类专业，都在使用FPGA进行教学。
从商业化的角度来看，FPGA
2024-01-23 19:08:55
固定、非标准机器学习演化环境FPGA在机器学习领域表现优越•性能对比可参考赛灵思公开测试结果针对GPU、FPGA在机器学习领域的性能表现，赛灵思曾公布reVISION系列FPGA芯片与英伟达Tegra
2021-07-04 08:30:00
固定、非标准机器学习演化环境FPGA在机器学习领域表现优越•性能对比可参考赛灵思公开测试结果针对GPU、FPGA在机器学习领域的性能表现，赛灵思曾公布reVISION系列FPGA芯片与英伟达Tegra
2021-07-04 08:30:00
软件工程师采用他们早期的自然习惯肯定是有帮助的。看看这个领域扩展地有多快吧，编写机器学习算法的程序员绝大多数都不会成为拥有数学博士的数据科学家或者FPGA/ASIC设计工程师。他们大多是像你我这样拥有一个
2017-12-11 15:54:58
我的设计完全在Verilog中，并且已经使用Spartan FPGA进行了测试。我将源代码提供给ASIC工厂，以实现作为ASIC使用他们（我认为）的概要工具。我的问题是，有没有办法使用任何
2019-07-25 13:44:31
大家好， 我使用Ultrascale Virtex Devices和Vivado工具， 在ASIC RAM中，ther是一个单独的奇偶校验写使能位，但在FPGA RAM中没有单独的Pariaty写使能位。 如何实现ASIC RAM奇偶校验写入启用ino FPGA RAM。谢谢娜文G K.
2020-04-24 09:37:05
本帖最后由 曾12345 于 2018-5-23 15:49 编辑
全新的毫瓦级功耗FPGA解决方案为机器学习推理在大众市场物联网应用中实现快速部署创造机遇。1. 将AI加速部署到快速增长
2018-05-23 15:31:04
斑梨电子FPGA CycloneII EP2C5T144 学习板 开发板产品参数1. 采用ALTERA公司的CyclonellEP2C5T144芯片作为核心最小系统，将FPGA
2023-02-03 15:14:29
面向ASIC和FPGA设计的多点综合技术
随着设计复杂性增加，传统的综合方法面临越来越大的挑战。为此，Synplicity公司开发了同时适用于FPGA或 ASIC设计的多点综合技术，它
2009-12-26 14:34:33811 FPGA原型验证和其他验证方法是不同的,任何一种其他验证方法都是ASIC验证中的一个环节,而FPGA验证却是一个过程。由于FPGA与ASIC在结构、性能上各不相同,ASIC是基于标准单元库,FPGA用的
2010-09-10 17:22:261228 对ASIC设计进行FPGA原型验证时,由于物理结构不同,ASIC的代码必须进行一定的转换后才能作为FPGA的输入。 现代集成电路设计中,芯片的规模和复杂度正呈指数增加。尤其在ASIC设计流程中
2011-03-25 15:16:20
108 我经常收到关于各类设备之间的差异的问题，诸如ASIC、ASSP、SoC和FPGA之间的区别问题。例如是SoC是ASIC吗？或ASIC是SoC吗？ASIC和ASSP之间的区别是什么？以及高端FPGA应该归类为SoC吗？
2014-07-17 09:42:3944877 FPGA原型验证和其他验证方法是不同的,任何一种其他验证方法都是ASIC验证中的一个环节,而FPGA验证却是一个过程。
2017-02-11 12:46:113243 凭借出色的性能和功耗指标，赛灵思 FPGA 成为设计人员构建卷积神经网络的首选。新的软件工具可简化实现工作。人工智能正在经历一场变革，这要得益于机器学习的快速进步。在机器学习领域，人们正对一类名为
2017-11-17 11:47:421703 ASIC 和 FPGA 具有不同的价值主张，选择其中之一之前，一定要对其进行仔细评估。2种技术的比较信息非常丰富。这里介绍了ASIC和FPGA的优势与劣势。
2017-11-25 09:24:444865 机器学习已经被广泛的的使用在了各个领域，在一年之内它的成长速度超过了预期。同时随着AI芯片的发展，在以后，FPGA和ASIC芯片将有望成为机器学习领域的新主力。
2017-12-26 10:46:071416 人工智能和机器学习正在渗透所有的行业。随着人工智能算法的成熟，支持这些算法的硬件平台也日趋成熟。目前，这些硬件平台包括 ASIC，CPU，GPU以及 FPGA 。在 Plunify，尽管我们的强项是FPGA的设计优化，但是我们中的很多人本质上还是软件工程师。
2018-06-29 05:48:002155 本文主要介绍了fpga与asic的区别在哪里，FPGA现场可编程门阵列，它是在PAL、GAL、CPLD等可编程器件的基础上进一步发展的产物。ASIC特定应用集成电路，具有体积更小、功耗更低、可靠性
2018-01-05 17:01:43247456 尽管GPU仍是当前的机器学习市场的主流，但有产业观察家已经预见了FPGA、ASIC在机器学习领域的崛起。Deloitte Global分析指出，FPGA与ASIC有助于降低机器学习应用的功耗，并提升系统的反应能力与灵活度，因此可望扩大机器学习的应用范围。
2018-01-06 10:01:075591 与机器人等应用领域。在这短短一年的时间内，机器学习的成长速度超乎外界预期。 DeloitteGlobal最新的预测报告指出，在2018年，大中型企业将更加看重机器学习在行业中的应用。
2018-01-22 16:48:16946 几乎所有深度学习的研究者都在使用GPU，但是对比深度学习硬鉴方案，ASIC、FPGA、GPU三种究竟哪款更被看好？主要是认清对深度学习硬件平台的要求。
2018-02-02 15:21:4010933 
不过在联发科副总经理暨智能设备事业群总经理游人杰看来，虽然CPU、GPU等通用型芯片以及FPGA可以适应相对更多种的算法，但是特定算法下ASIC的性能和效能要更高。另外，虽然FPGA的便定制特性比ASIC芯片更加灵活，但部署FPGA所付出的成本也要比ASIC更高。
2018-05-04 15:39:03255520 
随着处理器被添加到传统FPGA中，可编程性被添加到ASIC中，FPGA和ASIC的分界线日益模糊。
2018-07-23 17:07:001144 着眼未来，自动驾驶也将逐步完善，届时又会加入激光雷达的点云(三维位置数据)数据以及更多的摄像头和雷达传感器，GPU也难以胜任，ASIC性能、能耗和大规模量产成本均显著优于GPU和FPGA，定制化
2018-08-09 11:11:4224433 有人认为，除了人才短缺、开发难度较大，相比未来的批量化量产的ASIC芯片，FPGA在成本、性能、功耗方面仍有很多不足。这是否意味着，在ASIC大爆发之际，FPGA将沦为其“过渡”品的命运？
2018-08-29 17:46:001349 本讲座描述了用于构建此机器学习基准的分析方法。
2018-11-13 06:32:002975 在相当长的一段时间内，FPGA、ASIC、DSP三者不同的技术特征造就了它们不同的应用领域，DSP在数字信号方面是绝对的霸主，ASIC是专业定制领域的牛人，而FPGA由于其价格高、功耗大，主要
2018-11-29 14:37:021287 
目前以深度学习为代表的人工智能计算需求，主要采用 GPU、FPGA 等已有的适合并行计算的通用芯片来实现加速。在产业应用没有大规模兴起之时，使用这类已有的通用芯片可以避免专门研发定制芯片（ASIC
2018-12-03 11:14:368674 FPGA是可编程ASIC。 ASIC:专用集成电路，它是面向专门用途的电路，专门为一个用户设计和制造的。
2018-12-15 09:58:466158 当前主流的AI芯片主要分为三类，GPU、FPGA、ASIC。其中GPU、FPGA均是前期较为成熟的芯片架构，属于通用型芯片。ASIC属于为AI特定场景定制的芯片。
2019-03-07 14:39:2131244 本演讲将结合FPGA在机器学习的发展趋势、应用和需求，特别介绍在基于MATLAB®完成深度学习算法设计后，FPGA在机器学习方面的技术优势和特点，并将介绍机器学习相关的一些开发套件和参考设计， 此
2019-12-25 07:08:003007 
在2016年初，机器学习仍被视为科学实验，但目前则已开始被广泛应用于数据探勘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、语音和手写识别、战略游戏与机器人等应用领域。
2019-06-20 14:24:04729 ASIC芯片一旦流片功能就无法改变，基本专片专用。而FPGA可配置特性就可以应用在功能会改变的场合，例如，原型验证，ASIC设计过程中会使用到FPGA来进行原型验证；功能升级，在产品中采用FPGA实现一些业内暂时还没成熟的解决方案，可以在后续功能变动时方便升级。
2019-08-25 10:40:0112179 
一旦仅用于胶合逻辑，FPGA已经发展到可以在单个器件上构建片上系统（SoC）设计的程度。门和功能的数量急剧增加，以与传统上仅通过ASIC设备提供的功能相竞争。本文介绍了FPGA设计方法优于ASIC的一些优势，包括早期上市，轻松过渡到结构化ASIC，以及降低NRE成本。
2019-09-14 12:28:002923 人工智能的三大支撑是硬件、算法和数据，其中硬件指的是运行 AI 算法的芯片与相对应的计算平台。在硬件方面，目前主要是使用 GPU 并行计算神经网络，同时，还有 FPGA 和 ASIC 也具有未来异军突起的潜能。
2019-08-21 17:48:556360 在2016年初，机器学习仍被视为科学实验，但目前则已开始被广泛应用于数据探勘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、语音和手写识别、战略游戏与机器人等应用领域。
2019-10-25 14:44:34857 人工智能芯片热潮再起。近日，全球最大的云服务提供商亚马逊AWS发布消息：Invent上发布了首款高性能机器学习加速芯片Inferentia。由腾讯领投的AI芯片企业燧原科技也于近日发布了首款云端AI
2019-12-17 11:50:412891 FPGA vs. ASIC 你看好谁？
2020-01-15 16:10:225035 在产品交付方面，Socionext将提供用于IP测试的FPGA评估板、启动手册和Linux开源驱动程序，帮助用户快速评估和开发。Socionext在工业ASIC开发领域拥有丰厚的设计开发经验，公司期望通过提供IP组合，助力客户开发设计属于他们自己的ASIC芯片。
2020-04-27 16:27:433490 电子技术行业里面的攻城师们应该对ASIC、FPGA和单片机这些名字都不陌生，但我相信并不是所有人都清楚ASIC和FPGA之间的区别和关系，下面我们分几个方面去理清一下他们之间的瓜葛纠纷吧！
2020-06-04 11:36:116893 组织构建一个可行的、可靠的、敏捷的机器学习模型来简化操作和支持其业务计划需要耐心、准备以及毅力。各种组织都在为各行业中的众多应用实施人工智能项目。这些应用包括预测分析、模式识别系统、自主系统、会话
2021-01-11 19:25:0014 FPGA 要取代 ASIC 了，这是 FPGA 厂商喊了十多年的口号。可是，FPGA 地盘占了不少，ASIC 也依旧玩得愉快。这两位仁兄到底有啥不一样呢？
2020-12-25 11:56:579 近年来，机器学习在学术研究领域和实际应用领域得到越来越多的关注。但构建机器学习模型不是一件简单的事情，它需要大量的知识和技能以及丰富的经验，才能使模型在多种场景下发挥功效。正确的机器学习模型要以数据
2021-05-05 16:39:001737 FPGA_ASIC-DSP和FPGA共用FLASH进行配置的方法(哪些专业适合嵌入式开发)-该文档为FPGA_ASIC-DSP和FPGA共用FLASH进行配置的方法讲解文档，是一份很不错的参考资料，具有较高参考价值，感兴趣的可以下载看看………………
2021-07-30 11:16:5522 FPGA_ASIC-MAC在FPGA中的高效实现(理士电源技术有限公司)-该文档为FPGA_ASIC-MAC在FPGA中的高效实现讲解文档，是一份很不错的参考资料，具有较高参考价值，感兴趣的可以下载看看………………
2021-08-04 19:03:138 FPGA_ASIC-S698MSoC芯片中EDAC模块的设计与实现(第四届星载电源技术学术研讨会)-该文档为FPGA_ASIC-S698MSoC芯片中EDAC模块的设计与实现总结文档，是一份很不错的参考资料，具有较高参考价值，感兴趣的可以下载看看………………
2021-09-15 11:05:196 ASIC原本就是专门为某一项功能开发的专用集成芯片，比如你看摄像头里面的芯片，小小的一片，集成度很低，成本很低，可是够用了。一个山寨摄像头卖才卖 30块，买一片ARM多少钱？后来ASIC发展了一些
2021-11-15 19:21:0211 将ASIC设计移植到FPGA芯片中，对于大部分设计团队来讲都是巨大的挑战。主要体现在：ASIC的设计一般都非常大，往往需要做多FPGA芯片划分；需要支持足够的处理性能；需要保证其功能的正确性；需要保证移植前后的功能具有等价性。
2022-04-14 15:01:082806 FPGA传统上被用作设计新数字芯片的早期验证原型已经很久了，但随着机器学习技术的出现，FPGA体现出了有别于传统应用更多的特质。
2022-07-22 09:39:051143 ASIC设计服务暨IP研发销售厂商智原科技（Faraday Technology Corporation，TWSE：3035）今日宣布其FPGA-Go-ASIC服务已成功交付多项设计案，工艺从5纳米
2022-11-23 14:08:501381 FPGA vs ASIC 相同点 都设计使用硬件描述语言（HDL），如VHDL或Verilog。但ASIC相比于FPGA开发上，代码风格更为随意，因为FPGA是先有电路，后有代码，ASIC是先有代码
2022-11-28 10:30:132052 当前主流的AI芯片主要分为三类，GPU、FPGA、ASIC。GPU、FPGA均是前期较为成熟的芯片架构，属于通用型芯片。ASIC属于为AI特定场景定制的芯片。行业内已经确认CPU不适用于AI计算，但是在AI应用领域也是必不可少。
2023-03-17 11:05:302858 目前，智能驾驶领域在处理深度学习AI算法方面， **主要采用GPU、FPGA 等适合并行计算的通用芯片来实现加速** 。同时有部分芯片企业开始设计专门用于AI算法的ASIC专用芯片，比如谷歌TPU
2023-03-21 14:42:083621 
FPGA要取代ASIC了，这是FPGA厂商喊了十多年的口号。可是，FPGA地盘占了不少，ASIC也依旧玩得愉快。那么，这两位仁兄到底有啥不一样呢？
2023-03-31 14:41:412534 
实践中的机器学习：构建 ML 模型
2023-07-05 16:30:361250 FPGA和ASIC都是数字电路的实现方式，但它们有不同的优缺点和应用场景。本文将以通俗易懂的方式解释FPGA和ASIC的概念、基本组成、及其应用场景。
2023-08-14 16:37:353293 FPGA和ASIC作为数字电路的常见实现方式，其联系和区别备受关注。本文将从FPGA和ASIC的基本概念入手，深入研究它们的区别与联系，以帮助读者更好地理解两者的应用场景和选择方法。
2023-08-14 16:38:514330 FPGA和ASIC是数字电路中常见的实现方式，因此人们经常会想要了解哪种芯片在未来的发展中更具有前途。然而，这取决于具体的应用场景和需求。在本文中，我们将探讨FPGA和ASIC的优劣势，并分析哪种芯片在特定的应用场景中更具有优势。
2023-08-14 16:40:203180 为了加快实现 FPGA 构建环境的自动化（如用于持续集成 (CI)），并确保在开发与生命周期后期阶段完整重现设计结果，Missing Link Electronics 团队已整合出一套脚本。
2024-02-20 11:05:00971 
上一篇文章，小枣君给大家介绍了CPU和GPU。今天，我继续介绍计算芯片领域的另外两位主角——ASIC和FPGA。█ASIC（专用集成电路）上篇提到，GPU的并行算力能力很强，但是它也有缺点，就是功耗
2024-04-16 08:05:30210 
FPGA（现场可编程门阵列）与ASIC（专用集成电路）是两种不同的硬件实现方式，各自具有独特的优缺点。以下是对两者优缺点的比较： FPGA的优点 可编程性强 ：FPGA具有高度的可编程性，可以灵活
2024-10-25 09:24:272469 FPGA与ASIC的区别 FPGA（现场可编程门阵列）和ASIC（专用集成电路）是两种不同的集成电路技术，它们在多个方面存在显著的区别： FPGA ASIC 基本定义 由通用的逻辑单元组成，可以通过
2024-12-02 09:51:541816 随着机器学习和人工智能技术的迅猛发展，传统的中央处理单元（CPU）和图形处理单元（GPU）已经无法满足高效处理大规模数据和复杂模型的需求。FPGA（现场可编程门阵列）作为一种灵活且高效的硬件加速平台
2025-07-16 15:34:252719
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