电子产品更迭迅速，不断根据市场推陈出新，如果电子产品采用ASIC专用芯片会跟不上时代的步伐。毕竟ASIC芯片 研发成本高、周期长。好不容易开发出一款专用ASIC芯片，市场风向变了，就不能用了。不用担心，深圳英锐恩公司花费大量的成本开发出了成熟稳定的ASIC芯片给你，而且ASIC芯片可以进行升级，而且提供全程技术支持。让你没有与时间赛跑的后顾之忧。
下边解析GPU/FPGA/ASIC 三种芯片的不同。人工智能时代，三种专属芯片各显其能。
我们把人工智能硬件应用场景归纳为云端场景和终端场景两大类。云端主要指服务器端，包括各种共有云、私有云、数据中心等业务范畴;终端主要指包括安防、车载、手机、音箱、机器人等各种应用在内的移动终端。由于算法效率和底层硬件选择密切相关，“云端”(服务器端)和“终端”(产品端)场景对硬件的需求也不同。
除CPU外，人工智能目前主流使用三种专用核心芯片，分别是GPU，FPGA，ASIC。
GPU：先发制人的“十项全能”选手，云端终端均拔头筹。GPU(Graphics Processing Unit)又称图形处理器，之前是专门用作图像运算工作的微处理器。相比CPU，GPU由于更适合执行复杂的数学和几何计算(尤其是并行运算)，刚好与包含大量的并行运算的人工智能深度学习算法相匹配，因此在人工智能时代刚好被赋予了新的使命，成为人工智能硬件首选，在云端和终端各种场景均率先落地。目前在云端作为AI“训练”的主力芯片，在终端的安防、汽车等领域，GPU也率先落地，是目前应用范围最广、灵活度最高的AI硬件。
FPGA：“变形金刚”，算法未定型前的阶段性最佳选择。FPGA(Field-Programmable Gate Array)即现场可编程门阵列，是一种用户可根据自身需求进行重复编程的“万能芯片”。编程完毕后功能相当于ASIC(专用集成电路)，具备效率高、功耗低的特点，但同时由于要保证编程的灵活性，电路上会有大量冗余，因此成本上不能像ASIC做到最优，并且工作频率不能太高(一般主频低于500MHz)。FPGA相比GPU具有低功耗优势，同时相比ASIC具有开发周期快，更加灵活编程等特点。FPGA于“应用爆发”与“ASIC量产”夹缝中寻求发展，是效率和灵活性的较好折衷，“和时间赛跑”，在算法未定型之前具较大优势。在现阶段云端数据中心业务中，FPGA以其灵活性和可深度优化的特点，有望继GPU之后在该市场爆发;在目前的终端智能安防领域，目前也有厂商采用FPGA方案实现AI硬件加速。
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