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2018年，10nm和7nm的芯片已经开始量产，但CMOS器件的横向尺寸接近几纳米，厚度只有几个原子层，想要继续靠工艺制程提升晶体管密度带来处理性能的显著提升，技术上难度越来越高，成本也让越来越多的芯片公司望而却步。
除了半导体工艺，当运算能力达到一定程度，访问存储器的速度无法跟上运算部件消耗数据的速度，再增加运算部件也无法得到充分利用，这个冯诺依曼架构的瓶颈（内存墙）也阻碍了AI芯片算力的提升。
显然，不断迭代的算法、不同AI模型的数据类型需求、与日俱增的数据量，都推动承载AI算法的AI芯片不断创新。
FPGA如何与ASIC融合？
目前，cpu、gpu、FPGA、ASIC都被认为是广义上的AI芯片，从CPU到ASIC，芯片的通用性降低，但性能依次增强，其中，GPU凭借并行计算的优势成为了目前最成功的AI芯片。FPGA作为不少AI芯片公司ASIC芯片验证的首选，也在AI芯片市场占据一定的地位，但成本是其在大规模应用中面临的挑战。
