asic算力芯片串联
A. 简述cpu、gpu、fpga和asic四种人工智能芯片的性能
FPGA（Field Programmable Gate Array，现场可编程门阵列）具有足够的计算能力和足够的灵活性。FPGA的计算速度快是源于它本质上是无指令、无需共享内存的体系结构。对于保存状态的需求，FPGA中的寄存器和片上内存（BRAM）是属于各自的控制逻辑的，无需不必要的仲裁和缓存，因此FPGA在运算速度足够快，优于GPU。同时FPGA也是一种半定制的硬件，通过编程可定义其中的单元配置和链接架构进行计算，因此具有较强的灵活性。相对于GPU，FPGA能管理能运算，但是相对开发周期长，复杂算法开发难度大。
ASIC（Application Specific Integrated Circuit特定用途集成电路）根据产品的需求进行特定设计和制造的集成电路，能够在特定功能上进行强化，具有更高的处理速度和更低的能耗。缺点是研发成本高，前期研发投入周期长，且由于是定制化，可复制性一般，因此只有用量足够大时才能够分摊前期投入，降低成本。
CPU：
中央处理器作为计算机系统的运算和控制核心，是信息处理、程序运行的最终执行单元，CPU 是对计算机的所有硬件资源（如存储器、输入输出单元） 进行控制调配、执行通用运算的核心硬件单元。
优点：CPU有大量的缓存和复杂的逻辑控制单元，非常擅长逻辑控制、串行的运算
缺点：不擅长复杂算法运算和处理并行重复的操作。
对于AI芯片来说，算力最弱的是cpu。虽然cpu主频最高，但是单颗也就8核,16核的样子，一个核3.5g,16核也就56g，再考虑指令周期，每秒最多也就30g次乘法。还是定点的。
生产厂商:intel、AMD
现在设计师最需要的就是GPUCPU，呆猫桌面云可以享受高GPUCPU的待遇。
GPU：
图形处理器，又称显示核心、视觉处理器、显示芯片，是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上做图像和图形相关运算工作的微处理器。
优点：提供了多核并行计算的基础结构，且核心数非常多，可以支撑大量数据的并行计算，拥有更高的浮点运算能力。
缺点：管理控制能力（最弱），功耗（最高）。
生产厂商：AMD、NVIDIA
B. 能否用14纳米制程做出5纳米制程的相同算力的芯片
这个问题比较专业啊，但是据我所了解的知识来看，是有机会完成这件事情的。下面先来介绍一些关于芯片制造领域的基本知识吧。
这样的问题我想最多还是出自于对我国半导体工业制造的关心和考虑。因为我国的14纳米制程已经在国内进行了生产和运营，但相较于台积电这样的半导体产业巨头，在五纳米和七纳米方面，我们还有较大的差距。因此可能就会出现这样的问题：想用14纳米代替5纳米，出发点是非常好，但科学的魅力就在于不断探索极限和未知，只有不断地攀登才会更加深刻地认识这个世界，提升我们的生产力！
C. asic专用集成电路：用通俗易懂的说一下是什么呢不要网上复杂的答案
1、ASIC(Application Specific Integrated Circuits)，通俗的说，就是专门为特定的应用设计的集成电路，
2、在这种特定电路中，使用专用电路，可以降低成本或是实现电路保密。
D. 什么是ASIC芯片技术
ASIC的特点是面向特定用户的需求，品种多、批量少，要求设计和生产周期短，它作为集成电路技术与特定用户的整机或系统技术紧密结合的产物，与通用集成电路相比具有体积更小、重量更轻、功耗更低、可靠性提高、性能提高、保密性增强、成本降低等优点,佛山芯珠微电子公司主打产品DV-Link
(Digital
Video
Link)芯片、加密芯片。
E. ASIC芯片从研发到生产的整个过程是怎么样的能详细的介绍一下吗
拿到设计要求和指标-〉选定库-〉进行HDL描述(此步开始为前端)-〉编译、仿真-〉由EDA工具辅助进行综合-〉得到RTL级描述（门级网表）-〉调用库文件+版图布局布线（姑且从这步称为后端）-〉各类优化-〉仿真、验证-〉流片-〉封装-〉测试
注意，以上仅为ASIC（半定制）设计流程，而且ASIC设计过程相对全定制设计简单，一般也不怎么区分前后端设计。
另：晶圆是一大片单晶硅，构成芯片的无数半导体管子（三极管或MOS之类的），全部是在此硅片上通过光刻、掺杂、淀积等步骤集成上去的。等工艺完成后，经过切割和封装就可以制造好芯片的。
F. 传感器企业为什么会做ASIC硬件芯片呢
未来传感器一定是向着具有信号采集、信号处理、信息交换、存储、无线通信、自补偿等功能的智能化发展，ASIC硬件芯片起到很关键的作用，我们公司（西人马）就非常重视ASIC的研究与开发，有设立专门部门请了很多硕博士专家。
G. ASIC芯片在交换机中起了什么作用
ASIC芯片在交换机中主要起数据交换的作用，将进入交换机的数据流量通过ASIC限速转发出去。并且在这其中实现，数据接收，转发决策，报文存储，报文编辑等等操作。
H. 给人工智能提供算力的芯片有哪些类型
给人工智能提供算力的芯片类型有gpu、fpga和ASIC等。
GPU，是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上图像运算工作的微处理器，与CU类似，只不过GPU是专为执行复杂的数学和几何计算而设计的，这些计算是图形渲染所必需的。
FPGA能完成任何数字器件的功能的芯片，甚至是高性能CPU都可以用FPGA来实现。 Intel在2015年以161亿美元收购了FPGA龙 Alter头，其目的之一也是看中FPGA的专用计算能力在未来人工智能领域的发展。
ASIC是指应特定用户要求或特定电子系统的需要而设计、制造的集成电路。严格意义上来讲，ASIC是一种专用芯片，与传统的通用芯片有一定的差异。是为了某种特定的需求而专门定制的芯片。谷歌最近曝光的专用于人工智能深度学习计算的TPU其实也是一款ASIC。
(8)asic算力芯片串联扩展阅读：
芯片又叫集成电路，按照功能不同可分为很多种，有负责电源电压输出控制的，有负责音频视频处理的，还有负责复杂运算处理的。算法必须借助芯片才能够运行，而由于各个芯片在不同场景的计算能力不同，算法的处理速度、能耗也就不同在人工智能市场高速发展的今天，人们都在寻找更能让深度学习算法更快速、更低能耗执行的芯片。
I. 现在的CPU,PLD和ASIC芯片主要采用什么工艺制造
采用的是故意的制造和他现在的新品生成。