一文搞懂：CPU、GPU、ASIC与FPGA究竟是什么？

在如今科技飞速发展的时代，计算力已然成为推动社会进步的关键力量，同时也是促进产业升级的重要动力 。

在这片浩瀚的计算海洋里，CPU是四大核心力量之一，GPU是四大核心力量之一，ASIC是四大核心力量之一，FPGA是四大核心力量之一，它们各自扮演着不可替代的角色。

下面就带领大家深入探索这四种计算单元的奥秘。

1.CPU

中央处理器即CPU，大家肯定已相当熟悉，它作为计算机的运算和控制核心，是信息处理的最终执行单元，也是程序运行的最终执行单元。

CPU是基于冯诺依曼架构的处理器，在这种体系结构里，指令与数据要从同一个存储空间进行存取，要通过同一总线来传输，没办法重叠执行。这样的处理流程，使得CPU在决策和控制方面表现出色，然而在多数据处理任务中效率不高 。

一般来说，CPU算力的提升主要靠两方面，一是时钟频率，二是内核数。计算机操作在时钟信号控制下分步执行，每个时钟信号周期完成一步操作，时钟频率高低很大程度反映了CPU速度快慢。CPU内核是CPU内部能执行指令的单个处理单元。

通常情况下，时钟频率越大，CPU的性能越强，内核数越多，CPU的性能也越强。然而，这会带来能耗过高的问题，还会导致发热过大，若散热跟不上，可能致使CPU烧毁。

随着CPU算力渐渐抵达瓶颈，越来越难以满足呈指数级增长的算力需求，算力发展的方向越发朝着专用性转变，目的是谋求更高的性能、更低的能耗以及成本。

02.GPU

GPU即图形处理器，从其名字能够看出，它是一种处理器，主要负责进行图像和图形相关的运算工作。

这里大家可能会产生疑问，为什么处理图形工作需要专门用到GPU，CPU为何不行呢？

这是因为GPU采用并行编程模型，它与CPU的串行编程模型截然不同，图形渲染任务具备高度的并行性，所以GPU能够仅依靠增加并行处理单元以及存储器控制单元，就可以有效地提升处理能力与存储器带宽。

GPU与CPU的关系，就好比众多小学生和一位大学教授，大学教授学识更为渊博，能够处理一些较为繁杂的计算问题，然而，当要处理大量简单计算时，一位大学教授的计算速度比不上一群小学生快。

当然，随着技术不断进步，GPU的应用范围有所扩大，已经延伸至科学计算领域，也拓展到人工智能领域，还涵盖了机器学习等领域。

03.ASIC

以上的CPU和GPU能够满足通用场景的需求，然而随着算力场景渐渐细分，通用的算力芯片已无法满足用户需求，所以ASIC芯片开始被逐步应用。

专用集成电路是ASIC的中文名称，它是一种为特定应用而设计的集成电路。

ASIC的设计是专门针对特定应用来做优化的，它采用硬连线方式去实现电路功能，在处理特定任务的时候，能够获取更高的效率以及更低的能耗，所以在性能和效率方面达到了极致。

这就如同服装界的私人定制，私人定制的衣物常常更能契合顾客的需求。虽说穿着T恤和大裤衩也能够去参加晚会，然而终究是不太适宜的，挑选一套与场合相适配的服饰，毫无疑问能让自身更加自信，还能更出色地融入并尽情享受这个特别的夜晚。

当然，一提到私人定制，首先想到的便是“贵”。ASIC的高定制性，还意味着高研发成本与技术门槛。这是由于ASIC芯片是针对特定应用设计的，要开展专门的电路结构以及布局设计，而这通常需高度专业化的技术和丰富的经验。定制化设计过程复杂又耗时，进而增加了研发成本与技术门槛。而且，ASIC灵活性较差，一旦设计完成就很难进行更改，在技术不断更新的当下，它很难占据更多市场。

因此，ASIC通常适用于对性能要求极高的应用场景，这些应用场景的需求相对稳定，比如加密货币挖矿、高性能计算等。

04.FPGA

ASIC芯片一旦完成设计便无法改动，那么在用户产生其他需求的时候要如何应对呢？

这就不得不提到FPGA（现场可编程门阵列），从名称含义来看，它是一种可编程集成电路，能够被用户进行配置，以此来执行特定任务。

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

那么相对于ASIC，FPGA的性能怎么样呢，前面文档君讲过，AISC芯片是定制款，所以性能更强，能耗更低，不过因为技术门槛更高，设计周期更长，所以价格更贵，然而当需要大规模使用ASIC芯片时，成本会明显降低。

FPGA具备可重构的特性，所以在灵活度方面会有明显的提高。这与搭积木的情况相似，固定积木要经历设计、开模、注塑生产、装饰上色、包装这些流程，最终才能进入市场销售。智力积木只需生产几种形状和颜色各异的积木，就能让消费者依据自身的想象与创意自行搭建，不足之处在于搭建过程中会出现冗余，进而造成浪费。

//总结

CPU是计算世界的四大基石之一，GPU是计算世界的四大基石之一，FPGA是计算世界的四大基石之一，ASIC是计算世界的四大基石之一，它们在不同的应用场景中各自发挥着重要作用，它们各有优点，共同推动了科技的进步和发展。

未来，技术会持续进步，应用需求也会不断变化，这四种计算单元将持续演进且融合，会给我们带来更高效、更灵活以及更智能的计算体验，让我们一同期待这个充满无限可能的计算时代来临！