随着生成式AI应用的迅猛发展，快速崛起的ASIC，威胁着GPU在AI计算中的统治地位。“ASIC会不会取代GPU？”的话题备受关注。
究竟什么是ASIC？什么是GPU？
ASIC和GPU，都是用于计算功能的半导体芯片，与CPU和FPGA都属于逻辑芯片。它们都可以用于AI计算，也被称为“AI芯片”。
ASIC是专门为特定应用设计的芯片，整个芯片架构可精确定制，具有高度的专用性和优化，适合特定任务如推理和某些类型的训练，如TPU和DPU可归属于ASIC芯片。GPU和CPU都是通用芯片，可以完成多种任务。因GPU内核数量多，适合并行处理大量数据，适用于需要广泛并行处理能力的应用，如大型模型的训练。
ASIC的优势在于其针对特定算法的优化，能够在算力和功耗上表现更优，但ASIC的专用性过强，对算法兼容性较差，大模型从GPU迁移至ASIC难度较大。而GPU的通用性强，适合运行多种算法，且英伟达的CUDA生态成熟，使用便捷。
可见ASIC不会完全取代GPU。这两种技术将长期共存，为不同的应用场景提供最适宜的解决方案。
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