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招聘笔试题1：在当前深度学习领域应用场景下，请比较ASIC,GPU,FPGA,CPU,DSP的各自优缺点。
ASIC: Application Specific IntegratedCircuit专用集成电路。是指应特定用户要求和特定电子系统的需要而设计、制造的专用集成电路。专用型。 GPU: Graphics Processing Unit图形处理单元。GPU是一种专门在个人电脑、工作站、一些移动设备上图像运算工作的微处理器，与CPU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。并行型。 FPGA: Field Programmable Gate Array现场可编程门阵列。基本原理是在FPGA芯片内集成大量的数字电路基本门电路以及存储器，而用户可以通过烧入FPGA配置文件来来定义这些门电路以及存储器之间的连线。可配置型。 CPU：Central ProcessingUnit 中央处理器。一块超大规模的集成电路，是一台计算机的运算核心和控制核心。它的功能主要是解释计算机指令以及处理计算机软件中的数据。通用型。 DSP: Digital Signal Processing 数据信号处理器。由大规模或超大规模集成电路心片组成的用来完成某种信号处理任务的处理器。 GPU:通常多核操作，是用来做并行计算的，它的计算能力非常强。CPU:单核或者几个核操作，主要是用来做控制的，是软硬交互的中介，虽然也有很强的计算能力，但是相对于GPU而言还是很弱的。 对于FPGA和ASIC可以理解为乐高积木和完整雕像，前者是可组装的，后者则是完全集成的。前者通过反复的烧写下载文件，它的功能是可以反复修改的，后者一旦流片，是不可修改的。前者通常开发周期短，功耗高，性能差；后者开发周期长，功耗低，性能高。 从可编程性的角度讲，CPU>GPU=FPGA>DSP>ASIC，效率角度则正好相反。
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