GPU、FPGA、ASIC性能比较 原图定位 足,难以满足处理视频、图片等非结构化数据的需求,GPU 同时处理大量简单计算任务的特性在自动驾驶领域成为主流方案。目前已有的主流芯片类型中,GPU 擅长云端训练,现阶段占据自动驾驶芯片主导地位,但其功率较高且推理效率一般;FPGA 芯片算力强,客户可根据需求编程,改变用途,但功耗高,量产成本较高,目前主要适用于应用场景较多的企业、军事等用户;ASIC 芯片是专门针对特定客户特定目的设置的专用芯片,只搭载一种算法,形成一种用途,首次“开模”成本高,但量产成本低。此外,ASIC 芯片功耗低、体积小等特点非常符合车规级产品的标准,目前主要适用于场景单一的消费电子,“挖矿”等客户。结合 ASIC 的优势,综合考虑算力、功耗、成本等因素,我们认为长远看自动驾驶的 AI 芯片会以 ASIC为主流解决方案。