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　　ASIC 芯片定制化程度较高，设计开发周期长，成品需要做物理设计和性验，面市时间较慢。ASIC 芯片对算法依赖性较高。人工智能算法高速更新迭代，导致ASIC 芯片更新频率较高。 因ASIC 芯片定制化程度较高，研发周期相对漫长，扩大了ASIC 成品被市场淘汰的风险。 谷歌于2016 年推出TPU，谷歌旗下2017 版AlphaGo 物理处理器中镶嵌4 个TPU，可支持谷歌云TPU 平台和机器学计算机。

　　晶体管发明并大量生产之后，各式固态半导体组件如二极管、晶体管等大量使用，取代了真空管在电路中的功能与角色。到了20世纪中后期半导体制造技术进步，使得集成电路成为可能。

　　ASIC 芯片可根据终端功能不同分类为TPU 芯片、BPU 芯片和NPU 芯片。 TPU 为张量处理器，于机器学。如Google 于2016 年5 月研发针对Tensorflow 平台的可编程AI 加速器，其内部指令集在Tensorflow 程序变化或更新算法时可运行。 BPU 是大脑处理器，是由地平线科技提出的嵌入式人工智能处理器架构。 NPU 是神经网络处理器，在电路层模拟人类神经元和突触，并用深度学指令集直接处理大规模电子神经元和突触数据。

　　识别方法:电容的识别方法与电阻的识别方法基本相同，分直标法、标法和数标法 3 种。电容的基本单位用法拉（F）表示，其它单位还有:毫法（mF）、微法（uF）、纳法（nF）、皮法（pF）。晶体二管（crystaldiode）固态电子器件中的半导体两端器件。这些器件主要的特征是具有非线性的电流 - 电压特性。此后随着半导体材料和工艺技术的发展，利用不同的半导体材料、掺杂分布、几何结构，研制出结构种类繁多、功能用途各异的多种晶体二管。制造材料有锗、硅及化合物半导体。晶体二管可用来产生、控制、接收、变换、放大信号和进行能量转换等。

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