CPU？GPU？ASIC？FPGA？到底都是什么让我们一文搞懂

　　CPU、GPU、ASIC与FPGA作为四大核心力量，各自扮演着无法替代的角色

　　CPU（中央处理器，Central Processing Unit），大家肯定已经很熟悉了，作为计算机的运算和控制核心，是信息处理、程序运行的最终执行单元。

　　CPU是冯·诺依曼架构下的处理器，在该体系结构下，指令和数据需要从同一存储空间存取，经由同一总线传输，无法重叠执行。这一处理流程，决定了CPU擅长决策和控制，但在多数据处理任务中效率较低。

　　一般来说，CPU 算力的提升主要是依靠两个方面，即时钟频率和内核数。计算机的操作在时钟信号的控制下分步执行，每个时钟信号周期完成一步操作，时钟频率的高低在很大程度上反映了CPU速度的快慢。CPU内核是CPU内部可以执行指令的单个处理单元。

　　通常来说，时钟频率越大、内核数越多，CPU的性能越强，但这也就带来了能耗过高，发热过大的问题，散热跟不上，有几率会使CPU烧毁。

　　随着 CPU 算力逐渐达到瓶颈，越来越不足以满足指数级增长的算力需求。算力发展的方向愈发转向专用性，以寻求更高的性能、更低的能耗和成本。

　　GPU（图形处理器，Graphics Processing Unit），从名字就能够准确的看出，GPU是主要负责做图像和图形相关运算工作的处理器。

　　这里大家可能就要有疑问了，为什么需要专门出现GPU来处理图形工作，CPU为啥不可以？

　　这是因为GPU是并行编程模型，和CPU的串行编程模型完全不同。由于图形渲染任务具有高度的并行性，因此GPU可以仅通过增加并行处理单元和存储器控制单元，便可有效的提高解决能力和存储器带宽。

　　GPU和CPU的关系就如同很多小学生和一个大学教授，虽然大学教授学识更加渊博，能处理一些比较繁杂的计算问题，但是当需要处理很多的简单计算时，一个大学教授的计算速度是不如一群小学生来的快的。

　　当然，随技术的发展，GPU的应用场景范围已经扩展到科学计算、人工智能、机器学习等领域。

　　以上的CPU和GPU能够完全满足通用场景的需求，但是随着算力场景的逐渐细分，通用的算力芯片，已经没办法满足用户需求，于是ASIC芯片开始被逐渐应用。

　　ASIC的设计完全针对特定应用来优化，采用硬连线方式实现电路功能，在处理特定任务时能达到更高的效率和更低的能耗，因此在性能和效率方面达到了极致。

　　就好比服装界的私人定制，私人定制的衣服往往更能满足顾客的需求。虽然穿着T恤大裤衩也能去参加晚会，但毕竟是不合适的，选择一套与场合相匹配的服饰，无疑能让自己更自信，也能更好地融入并享受这个特别的夜晚。

　　当然，提到私人定制，第一时间想到的就是“贵”。ASIC的高定制性也代表着高研发成本和技术门槛。因为ASIC芯片是为特定应用而设计的，有必要进行专门的电路结构和布局设计，这常常要高度专业化的技术和丰富的经验。定制化设计的过程复杂且耗时，增加了研发成本和技术门槛。且ASIC的灵活性较低，一旦设计完成便难以更改，在这个技术日益更新的时代很难占据更多市场。

　　因此，ASIC通常适用于那些对性能要求极高且需求相对来说比较稳定的应用场景，如密码货币挖矿、高性能计算等。

　　这就不得不提到FPGA（现场可编程门阵列，Field Programmable Gate Array），顾名思义，FPGA 是一种可编程集成电路，可由用户配置以执行特定任务。

　　相对于CPU和GPU的冯诺依曼结构，FPGA采用无指令、无需共享内存设计，每个逻辑单元的功能在重编程时就已经确定，使得FPGA的能效要比CPU和GPU高。

　　那么相对于ASIC，FPGA的性能如何呢，前面文档君已经说过，AISC芯片属于定制款，因此性能更强，能耗更低，但因为技术门槛更高、设计周期更长，所以价格也更贵，但是当需要大规模使用ASIC芯片时，成本会显著降低。

　　而FPGA可以重构，因此在灵活度上会有显著提升。这其实和搭积木一样，固定积木需要经过设计→开模→注塑生产→装饰上色→包装，最后才能上市销售。而智力积木只需要生产几种不同的形状与颜色的积木，就可以让我们消费者通过你自己的想象和创意自行搭建了，缺点在于在搭积木的过程中会产生冗余，造成浪费。

　　CPU、GPU、FPGA与ASIC作为计算世界的四大基石，各自在不同的应用场景中发挥着及其重要的作用。它们各有千秋，一同推动了科技的进步和发展。

　　未来，随技术的慢慢的提升和应用需求的一直在变化，这四种计算单元将继续演进和融合，为我们大家带来更高效、灵活和智能的计算体验。让我们共同期待这个充满无限可能的计算时代的到来！