芯见小科普 | 比GPU还适合AI训练，ASIC芯片又是啥？

随着GPU在AI领域的广泛应用，对算力和功耗的优化也迎来了新的挑战，其实在通用芯片之外，还有一类专用芯片甚至会成为人工智能芯片的最佳选择，这就是我们今天要说的ASIC。https://baijiahao.baidu.com/builder/preview/s?id=1787852403919837073

ASIC（Application Specific Integrated Circuits）的概念比较好理解，它是指专用集成电路，就是根据特定用户的要求或者特定电子系统的需要而设计和制造的集成电路。

说白了，就是一种量身定制的芯片，而这种芯片通常会被用于一些特定任务，比如GPU虽然并行计算能力很强，但是功耗太高，想要高算力、低功耗，就可以设计ASIC芯片来用。

ASIC兴起于上世纪七八十年代，但直到2012年左右，它才被很多人所认识，原因就是当时已经处于白热化阶段的比特币挖矿。

由于需求强烈，更加专业的矿机设备开始出现，这其中就包括了专门为数字货币挖掘而定制的ASIC芯片，相比之前，ASIC矿机效率高，能耗低，只专注于挖矿，可以说是个专业性很强但是“超级偏科”的选手。

后来，谷歌在2016年发布了第一代TPU（Tensor Processing Unit）张量处理器，这是一款为机器学习而定制的ASIC芯片，据谷歌所说，TPU的处理速度比当前GPU和CPU要快15到30倍，而它最有名的成就是用于AlphaGo的训练，从而打败了顶级围棋选手李世石。

话说回来，除了谷歌，很多大厂也都在研发ASIC芯片，比如英特尔的VPU（视觉处理器）、英伟达的DPU（数据处理单元）。

但你也不要觉得ASIC芯片离生活很远，其实我们手机里的主芯片SoC（System on Chip），通常包括了多种功能模块组合，它其实也可以看做是一种ASIC。

因此ASIC并不是某一种特定类型的芯片，但和上期说到的FPGA不同，ASIC是全定制芯片，功能固定，每一个部件都得到充分利用，而FPGA作为可编辑芯片，冗余功能比较多，便于开发人员编程调整。

这意味着ASIC的研发成本和技术水平的要求都会更高，前期投入巨大，开发周期长，因此会更适合成熟度高、批量生产的产品。

目前人工智能正属于大爆发时期，大量的算法不断涌出，对算力的要求也达到了前所未有的高度，这也促使更多ASIC芯片被研发并应用在不同的领域，未来，随着技术、算法的普及，ASIC也将会有更多演化和发展。