详解人工智能芯片CPUGPUFPGA有何差异

第一、IBM与全球第一大FPGA厂商Xilinx合作，主攻大数据和云计算方向，这引起Intel的巨大担忧。
Intel已经在移动处理器落后，大数据和云计算领域不能再落后。
第二、FPGA在云计算、大数据领域将深入应用。
Intel此次与Altera合作，将开放Intel处理器的内部接口，形成CPU+FPGA的组合模式。
其中FPGA用于整形计算，cpu进行浮点计算和调度，此组合的拥有更高的单位功耗性能和更低的时延。
第三、IC设计和流片成本。
随着半导体制程指数增长，FPGA在物联网领域将替代高价值、批量相对较小（5万片以下）、多通道计算的专用设备替代ASIC。
同时，FPGA开发周期比ASIC短50%，可以用来快速抢占市场。

CPU的主频比FPGA高,因为CPU是ASIC,CPU的主频现在一般都在2~3G左右,更高的也能达到,不过没有必要现在很多论文都是吹牛的,你知道吧你照着他论文上的描述做一遍不就知道了FPGA最大工作频率,不同型号芯片是不一样的,有的即使达到了这个频率,但你的设计也无法在这个频率下运行xilinx V5的片子好象能上G

FPGA：可编程的硬件芯片，比较灵活，方便定制化，性能高，比较适合低延时的应用场景。
CPU：完全软件可编程，比较灵活，但是性能低，通用性强。
NP（network processor）：随着国内芯片计数的积累，国内现在许多领域的加速卡上也出现了网络处理器的身影，NP的优点是支持部分可编程，半定制化，虽然失踪频率比较高，但NP一般会考虑到一些通用型的设计，在低延时方面的指标要求不是太高，不是太适合在高频领域里应用。
综合以上描述，一般在追求极致的低延时应用中，选择FPGA来实现，算是比较普遍的选择。

1、服务器是按24小时长时间运行机制设计的，稳定性更好，当然价格更贵。

2、关于数据总线，服务器考虑得速度更快一些，一般采用SCIS或SAS。

3、服务器具有RAID功能，支持盘阵。

如果你对做服务器的机器要求不高，一般的PC就可以胜任；反过来，如果拿服务器当PC用，就感觉不搭调了。

1CPU

服务器CPU的指令一般是采用的RISC（精简指令集）。根据研究，在大多数的应用中，CPU仅仅使用了很少的几种命令，于是研究人员就根据这种情况设计了该指令集，运用集中的各种命令组合来实现各种需求。这种设计的好处就是针对性更强，可以根据不同的需求进行专门的优化，处理效更高。相对应的则是 CISC（复杂指令集），他的特点就是尽量把各种常用的功能集成到一块，例如我们常常听到的MMX，SSE，SSE+，3D！NOW！等等都是这种类型的。

另外，服务器的CPU设计一般都要考虑它的多路功能，就是多个CPU一起工作，而PC则一般只一颗CPU。

2内存

内存在服务器上的原则也上越快越大越好，不过它对纠错和稳定提出了更高的要求，比如ECC（“错误检查和纠正“好象没人这么叫的）。我们现在使用的PC上很少有人能够用到1G的内存（玩游戏的不算），而在服务器上，这G级的内存有时也会显着捉襟见肘，记得去年国家发布银河最新超级计算机时，他的内存更是达到了1个 T；相比内存的速度，人们在应用的时候更优先考虑内存的稳定和纠错能力，只有在保证了这两条，才能再考虑别的东西。

3硬盘

硬盘性能无论是在PC上还是服务器上，性能的提升一直很缓慢，个人认为，依靠机械的发展，硬盘的发展是不可能出现质的飞跃。由于使用服务器的一般都是企业单位，里面都是保存了大量珍贵数据，这对硬盘就提出了安全稳定的要求，硬盘上出现的相关技术也基本上围绕这两个要求转。比如：数据冗余备份，热插拔等。另外，服务器硬盘必须能做到247不间断工作的要求。

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