自动驾驶三大主流芯片架构分析

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来源:智能汽车研发与测试 | 首图 图源 :网络 | 作者 :中欧SENIA 全文  5500 +   字，预计阅 读  25-30  分钟 进群交流： 点此处 芯片是软件的舞台，衡量芯片优劣的标准，要看芯片之上的软件能否最大化地发挥作用，算力和软件之间需要有效匹配。 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。 PART. 0 1 GPU 方案 1.1 GPU与CPU的架构对比 CPU遵循的是冯·诺依曼架构，其核心是存储程序/数据、串行顺序执行。因此CPU的架构中需要大量的空间去放置存储单元（Cache）和控制单元（Control），相比之下计算单元（ALU）只占据了很小的一部分，所以CPU在进行大规模并行计算方面受到限制，相对而言更擅长于 ………………………………