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2018年，10nm和7nm的芯片已經開始量產，但CMOS器件的橫向尺寸接近幾納米，厚度只有幾個原子層，想要繼續靠工藝制程提升晶體管密度帶來處理性能的顯著提升，技術上難度越來越高，成本也讓越來越多的芯片公司望而卻步。

除了半導體工藝，當運算能力達到一定程度，訪問存儲器的速度無法跟上運算部件消耗數據的速度，再增加運算部件也無法得到充分利用，這個馮諾依曼架構的瓶頸（內存墻）也阻礙了AI芯片算力的提升。

顯然，不斷迭代的算法、不同AI模型的數據類型需求、與日俱增的數據量，都推動承載AI算法的AI芯片不斷創新。

FPGA如何與ASIC融合？

目前，cpu、gpu、FPGA、ASIC都被認為是廣義上的AI芯片，從CPU到ASIC，芯片的通用性降低，但性能依次增強，其中，GPU憑借并行計算的優勢成為了目前最成功的AI芯片。FPGA作為不少AI芯片公司ASIC芯片驗證的首選，也在AI芯片市場占據一定的地位，但成本是其在大規模應用中面臨的挑戰。