CPU, GPU, FPGA, ASIC
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컴퓨팅 아키텍처의 개요
- AI 등 병렬처리와 연산 효율이 필요한 최적화된 칩 수요의 증가로 ASIC 기반의 SoC으로 발전
- FPGA: 이종병렬성, 설계 유연성
- ASIC: 최고성능, 효율성
CPU, GPU, FPGA, ASIC 개념 및 특징, 적용분야
CPU, GPU, FPGA, ASIC 개념 및 특징
CPU
- 복잡한 연산, 순차처리, 범용성
GPU
- 단순한 연산, 병렬처리, 소숫점 연산 특화/FPU
FPGA
- 설계 가능한 논리소자, 회로
- 스위치를 주변으로 CLB가 감싸고 있는 구조
- 목적별 재구성 가능, 유연성
ASIC
- 특화 반도체
- 저전력, 고효율, 대량생산
CPU, GPU, FPGA, ASIC 적용분야
| 구분 | 분야 | 비고 |
|---|---|---|
| CPU | 범용 컴퓨팅 | 웹브라우징, 오피스업무 |
| GPU | 그래픽 렌더링, 병렬처리 | 게임, 시뮬레이션, 머신 러닝 |
| FPGA | 맞춤형 H/W | 디지털 회로 프로그래밍 |
| ASIC | 특정 작업 최적화, 고성능 | 스마트폰, N/W 장치, AI가속기 |
FPGA, ASIC 선택시 고려사항
- 대량생산시 비용 절충점을 고려하여 ASIC 기반 SoC 도입 검토 필요