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GPU | FPGA | ASIC | VPU | |
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优点 | 能执行大量计算密集型任务 | PGA可以针对特定应用进行功耗优化 | ASIC针对特定任务进行优化,通常具有最佳性能 | 具有较高的性价比,低功耗和价格不高 |
缺点 | 高性能GPU可能成本较高 | 编程通常比GPU编程更复杂 | ASIC的开发成本较高,可能不适合小规模项目 | 与高性能GPU和ASIC相比,VPU的性能可能有限 |
适用场景 | 适用于以深度学习算法为主的AI算法模型当中训练,尤其是图像类 | 适合低功耗和嵌入式系统,如物联网设备、无人机和机器人 | 高性能深度学习推理任务,如自动驾驶汽车和数据中心 | 嵌入式计算机视觉应用,如摄像头和机器人视觉系统 |
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