GPU作為圖像處理器，設計初衷是為了應對圖像處理中的大規模并行計算。因此，在應用于深度學習算法時，有三個方面的局限性：
第一，應用過程中無法充分發揮并行計算優勢。異型自動插件機深度學習包含訓練和推斷兩個計算環節，GPU在深度學習算法訓練上非常高效，但對于單一輸入進行推斷的場合，并行度的優勢不能完全發揮。
第二，無法靈活配置硬件結構。異型自動插件機GPU采用SIMT計算模式，硬件結構相對固定。目前深度學習算法還未完全穩定，若深度學習算法發生大的變化，GPU無法像FPGA一樣可以靈活的配制硬件結構。
第三，運行深度學習算法能效低于FPGA。
盡管FPGA倍受看好，甚至新一代百度大腦也是基于FPGA平臺研發，但其畢竟不是專門為了適用深度學習算法而研發，實際應用中也存在諸多局限：第一，基本單元的計算能力有限。為了實現可重構特性，FPGA內部有大量極細粒度的基本單元，但是每個單元的計算能力(主要依靠LUT查找表)都遠遠低于異型自動插件機CPU和GPU中的ALU模塊；第二、計算資源占比相對較低。異型自動插件機為實現可重構特性，FPGA內部大量資源被用于可配置的片上路由與連線；第三，速度和功耗相對專用定制芯片(ASIC)仍然存在不小差距；第四，異型自動插件機FPGA價格較為昂貴，在規模放量的情況下單塊FPGA的成本要遠高于專用定制芯片。
所以越來越多的企業都開始采用自動化設備來代替人工，從而降低生產成本，在制造異型自動插件機的企業當中，佳永自動化科技有限公司擁有著成熟的技術團隊，同時自主研發了異型自動插件機，其中采用了多軸高速精密運動控制，多角度視覺系統標定，伺服/視覺精準協同控制實現8-12個取插頭電動夾持的力/位控制。在所有視覺系統均開啟的情況下，單個插件速度也僅需0.6秒，可全面實現了異形元件插裝標準化作業。
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