周周升级月月上新的AI芯片都是啥？5分钟搞明白AI芯片

一键生成会议纪要，一句话创造一个AI应用，曾经费时费力的任务，如今在AI的帮助下变得轻而易举。AI的“魔法”不仅仅体现在这些日常办公的场景中，它还在改变着我们的生活方式。从智能推荐系统为我们提供个性化的娱乐选择，到自动驾驶技术让出行更加安全和便捷，AI无疑正在为我们的生活带来前所未有的便利与高效。

然而，这一切的“魔法”背后，有一个不可或缺的“魔法师”——AI芯片。它就像AI的“大脑”，处理着海量的数据，驱动着各种复杂的算法。为了应对AI应用对硬件性能的更高要求，科技巨头们纷纷推出了自家的AI芯片，如NVIDIA的H200、谷歌的TPU，以及被Intel、AMD、高通和苹果等集成在电脑产品中的NPU。

AI芯片如今已成为科技巨头们竞相研发的重点产品，每天都有大量的新闻和最新进展报告，今天我就带大家好好扒一扒这些AI芯片。

GPU：NVIDIA H100/200、AMD Instinct MI300、Intel Gaudi 3

提到AI就会让我们想到GPU，好像GPU已经和AI深度绑定了！确实，在人工智能（AI）领域，图形处理器（GPU）具有先天的优势。GPU的高效并行处理能力使其成为AI算法中数学计算的理想选择，特别适合处理AI中大量的矩阵运算和深度学习任务。相比于中央处理器（CPU），GPU能够更快地执行复杂的计算任务，从而大幅提高AI模型的训练和推理速度。

此外，GPU的并行架构也使其能够同时处理多个数据块，这对于处理AI中的大规模数据集至关重要。在深度学习领域，GPU的这种能力被广泛应用于加速神经网络的训练和推理过程，从而显著提升了AI应用的性能和效率。

不仅如此，GPU还提供了高度优化的库和工具，使得开发人员能够更轻松地实现高效的AI算法。这些库和工具为AI研究人员和工程师提供了强大的支持，使他们能够更快速地开发出高效的AI应用。

目前比较具有代表性的产品包括NVIDIA H100/200、AMD Instinct MI300等。由于大型科技公司如谷歌、微软等，都在云端大量部署了大量GPU，以提供强大的算力支持，于是NVIDIA凭借GPU成功跻身万亿市值俱乐部。

FPGA：AMD Versal AI Edge

FPGA相比于CPU、GPU对于普通用户来说似乎很陌生，简单来说FPGA相当于一种“万能”芯片，它可以根据需要被重新编程，执行各种不同的任务。这意味着，如果你需要执行某种特定的计算任务或者处理某种特定的数据，你可以通过编程来“定制”FPGA上的硬件逻辑，使其以最高效的方式完成这项工作。这就像是你可以根据需要，随时更换瑞士军刀上的工具一样。

因此，FPGA在需要高度定制化和灵活性的应用中表现出色，使得FPGA能够适应不同的AI需求，并通过硬件级别的优化提升性能，常见于深度学习加速、视频图像处理、自然语言处理等。

FPGA的优势在于其高性能、低延迟以及强大的并行计算能力，这使得它在处理复杂的AI算法和大规模数据时表现出色。同时，FPGA还具有成本效益和功耗优势，非常适合于功耗敏感或需要长期运行的应用场景。

ASIC：Google TPU、AWS Trainium、Azure Maia

在AI领域，各大科技巨头如Google、AWS和Azure都开发了自己的专用AI加速芯片，如Google的TPU（Tensor Processing Unit）、AWS的Trainium以及Azure的Maia。这些芯片都是ASIC（应用特定集成电路）的一种，专为各自公司的AI服务而定制开发，以提供高效的计算能力和优化的性能。这些芯片通常不单独对外销售，而是作为公司内部服务的一部分，用于提升自身的AI处理能力和服务质量。

相比之下，NVIDIA、AMD和Intel等公司则专注于生产面向广泛市场的AI加速硬件，如针对AI优化的GPU（图形处理单元）。这些公司的产品可以被各种不同的公司购买和使用，以满足其在AI应用运算方面的需求。简而言之，前者是科技公司为自家服务定制的“私家芯片”，而后者则是面向市场的“大众芯片”。

类脑芯片：IBM TrueNorth、Intel Loihi 2

类脑芯片是一种全新的处理器,其设计灵感来自于模仿人脑神经系统的结构和功能。不同于传统的基于冯·诺依曼架构的CPU/GPU芯片,类脑芯片借鉴了神经科学和仿生学的理念,通过模拟神经元的连接和信息传递方式,实现了高效的并行计算和自适应学习能力。

在人工智能领域，类脑芯片展现出诸多独特优势。首先，大规模并行的神经元结构使其计算能力远超传统芯片，能同时高效处理海量数据。其次，类脑芯片具备神经可塑性，可根据应用场景自主优化网络权重，不断提升智能化水平。此外，低功耗的事件驱动设计也使类脑芯片尤为适用于移动端和物联网等对能耗敏感的领域。

目前，IBM和英特尔是类脑芯片研发的代表性公司。IBM的TrueNorth是神经形态计算领域的开拓者之一。而英特尔最新推出的Hala Point系统则基于Loihi 2神经拟态处理器,集成了140544个神经形态处理核心,总计模拟11.5亿个神经元和1280亿个突触连接,实现了每秒20千万亿次运算的极高效能,能效比远超GPU和CPU架构,开辟了类脑计算的新境界。

那么问题来了，Intel、AMD、高通和苹果等集成在电脑处理器里的NPU，算是什么呢？

NPU(神经网络处理器)属于ASIC(专用集成电路)类型的AI芯片，主要优势在于专门为AI推理场景量身定制，在算力密度、能效比和低延迟推理性能方面都有天然优势。英特尔NPU、苹果Neural Engine、高通Hexagon AI Engine等都针对移动/物联网等终端设备场景进行了优化，与云端的大规模AI加速器(如Google TPU、AWS Trainium)定位不同。

相比之下，GPU作为通用的并行计算加速器，由于架构灵活、并行度高，非常适合深度学习的训练过程。但GPU在推理加速方面还有待进一步优化，无法像专用的NPU那样获得极致的能效比和低延迟表现。

总的来说，NPU是为AI推理过程量身定制的高效加速芯片，而GPU则是通用加速器，更适合训练环节。两者在AI加速领域形成良好的分工和互补。因此，针对终端用户的AI个人计算机，intel、AMD、高通、微软都将CPU+GPU+NPU的本地异构算力作为AI PC定义的必要条件。这种融合多种处理核心的混合架构，能够最大限度地发挥不同硬件的长处优势，为AI计算带来卓越的综合性能。

但是NVIDIA表示不服，它认为有了RTX独立显卡才是真AI PC！

当然，NVIDIA绝对有底气来挑战AI PC的定义，因为在AI时代，算力是至关重要的，目前大多数NPU都是与CPU和集成显卡芯片一体化设计，功耗受到一定限制，使用场景主要围绕持续低负载的AI任务，如视频会议增强、图像处理等，算力通常在10-45TOPS的范围。

相比之下，英伟达凭借多年来在GPU研发上的深耕细作，推出了堪称"地表最强"的RTX系列显卡。单张RTX显卡的AI加速能力即可轻松突破100TOPS，旗舰型号更是高达1300+TOPS的骇人水准，完全能够承载本地的大型语言模型等复杂AI工作负载。

此外，英伟达在AI软件生态建设上也未馀遗力。全球范围内已有125+款RTX加速的AI应用横跨图像/视频编辑、3D建模渲染等多个领域，可为创作者和开发者带来高达10倍的性能提升。配合英伟达独有的AI SDK，开发者能够最大限度地挖掘RTX显卡的AI加速潜能。

不可否认，NPU的确凭借低功耗设计在持续性AI任务上表现出众，但要论及极致算力和通用AI应用加速，英伟达RTX系列仍是当前无可匹敌的王者级方案。在终端AI的蓬勃发展时代，硬件供应商们在推进异构架构整合的同时，也将在算力大战中激烈竞逐。

周周升级月月上新的AI芯片都是啥？5分钟搞明白AI芯片

AI芯片新时代的到来

在这个数字时代，人工智能技术的发展如火箭般飞速，其对算力需求也与日俱增。这股不可阻挡的浪潮推动着AI芯片加速演进，开启了一个全新的AI芯片时代。

AI芯片的崛起源于人工智能算法对计算能力的巨大需求。随着深度学习、生成式AI等技术的不断突破，训练大规模AI模型需要前所未有的算力支持。传统的CPU、GPU等通用芯片已无法满足这一需求，AI专用芯片应运而生。

这些专门为AI算法优化的芯片，通过大规模并行计算、内存集成等创新设计，大幅提升了AI运算效率，为人工智能的发展插上了腾飞的翅膀 。AI芯片的出现，不仿佛是打开了新世界的大门，让人类的智能梦想变为现实。

AI芯片的分类与发展现状

AI芯片按架构可分为CPU、GPU、FPGA、ASIC和类脑芯片等多种类型，按网络位置又可分为云端、边缘和终端AI芯片，按用途则有训练芯片和推理芯片之分。目前，全球AI芯片市场规模不断扩大，GPU占据主导地位。

在云端和数据中心，英伟达、AMD等公司的GPU产品凭借强大的并行计算能力，主导着大规模AI模型的训练。而在边缘设备和终端领域，谷歌、英特尔、高通等公司的ASIC芯片因功耗低、能效高而大行其道。

FPGA芯片因其可重构计算的优势，在AI推理任务中发挥着重要作用。赛灵思、英特尔等公司的FPGA产品广泛应用于工业、医疗、安防等领域。

一些新兴公司也在AI芯片领域崭露头角。例如Cerebras的晶圆级芯片WSE-3，单芯片就拥有4万亿晶体管和90万个AI核心，性能超过英伟达旗舰H100芯片数千倍。这些创新产品正在重塑AI芯片的格局。

突破性AI芯片的崛起

在AI芯片领域，有一些突破性的产品正在改变游戏规则。Cerebras公司的WSE-3晶圆级芯片无疑是最引人注目的存在。

这款集4万亿晶体管于一身的超大规模芯片，性能卓越且功耗效率高。它单机就能训练2.4万亿参数的大型AI模型，计算能力是英伟达H100的7000倍之多。更令人惊叹的是，WSE-3的软件易用性也获得了极高赞誉。

WSE-3的出现，标志着AI芯片发展进入了一个新的里程碑。它突破了传统芯片设计的束缚，用前所未有的大尺寸和高密度，为AI算法提供了无与伦比的算力支持。

业内人士认为，WSE-3不仅能满足当下对大规模AI模型训练的需求，更为未来的发展指明了方向。随着人工智能技术的不断进化，对算力的渴求只会与日俱增。像WSE-3这样的超级AI芯片，将成为推动人工智能飞跃发展的重要引擎。

AI芯片的发展趋势

纵观AI芯片的发展历程，我们不难发现其未来的发展趋势:提高并行度、增加内存带宽、实现芯片堆叠等，都是为了支持更大规模的AI模型训练和推理。

提高并行度是AI芯片发展的永恒主题。AI算法中的大量矩阵乘法运算，天生需要并行处理。未来的AI芯片将拥有更多的计算核心，实现更高水平的并行计算。

内存带宽的提升也至关重要。大规模AI模型需要快速读写大量参数和中间数据，内存带宽的限制将成为瓶颈。因此，我们未来的AI芯片将采用HBM等高带宽内存技术，或者将内存直接集成到芯片上。

芯片堆叠技术的发展也将为AI芯片带来新的机遇。通过将多个芯片堆叠在一起，不仅可以提高芯片密度，还能极大缩短芯片间的互连距离，从而提升整体性能 。

除了上述趋势，异构计算、嵌入式AI芯片、可编程AI芯片等新兴技术，也将为AI芯片的发展注入新的活力。

在追求更高性能的AI芯片的发展也需要兼顾功耗、制造成本等实际应用需求。开源化和标准化有助于促进AI芯片生态系统的繁荣，这也将成为未来的一大发展方向。

AI芯片的应用前景

AI芯片的出现，为人工智能技术的发展提供了强大算力支撑，也拓展了人工智能在各行各业的应用前景。

大模型训练无疑将成为AI芯片的重要应用场景。未来的大规模语言模型、多模态模型等，对算力的需求将是今天的数百上千倍。只有依靠AI芯片这样的超级计算平台，才能高效完成这些大规模模型的训练。

边缘设备也将成为AI芯片大显身手的舞台。低功耗、高能效的AI芯片，能够将人工智能的能力到手机、汽车、无人机等终端设备，实现真正的＂边缘智能＂。

一些特殊领域也对AI芯片虎视眈眈。例如在量子计算、生物计算等新兴领域，AI芯片或许能发挥独特的优势，成为突破瓶颈的关键力量。

AI芯片的未来可期无疑。随着人工智能技术的不断创新，对算力的需求只会与日俱增。而AI芯片作为算力的核心引擎，必将在这场智能革命中扮演举足轻重的角色。

AI芯片正在开启新的创新时代，为人工智能的发展提供强大算力支撑。AI芯片将不断突破自身极限，满足人工智能日益增长的算力需求，推动智能科技的飞速发展。我们有理由相信，在不远的将来，AI芯片将让人类的智能梦想变为现实。

相关问答

AI芯片按功能分类可分为什么芯片?

AI芯片按功能分类可以分为Training(训练)和Inference(推理)两种:Training环节通常需要通过大量的数据输入,或采取增强学习等非监督学习方法,训练出一个复杂的...

ai芯片按照功能分类?

从功能上可以分为Training(训练)和Inference(推理)两个环节。一、Training环节通常需要通过大量的数据输入,或采取增强学习等非监督学习方法,训练出一个复杂...

AI芯片和传统芯片有何区别?

先回答问题,(1)性能与传统芯片,比如CPU、GPU有很大的区别。在执行AI算法时,更快、更节能。(2)工艺没有区别,大家都一样。至少目前来看,都一样。所谓...先回答...

ai芯片指标详解?

芯片指标是评估人工智能芯片性能的关键指标。常见指标包括计算能力、功耗、存储容量、带宽和延迟等。计算能力通常以浮点运算速度衡量,如TOPS(每秒万亿次浮点...

ai三大构成?

AI三大构成数据、算法、算力,算法大部分都是公开的,算力只要出资金购买能够解决,然而数据,要么集中到大厂里,要么需要耗费大量的人力去手动标注。数据是制约...

AI芯片需要什么设备?

AI芯片需要以下设备:1.开发板:AI芯片需要安装在开发板上进行开发和测试。开发板一般包括芯片、存储器、输入输出接口、调试接口等。2.开发工具:AI芯片需要...

AI芯片有哪些作用?使用AI芯片过程中会出现哪些问题?

AI芯片是属于ASIC芯片,因为AI中设计大量的矩阵计算,传统计算方式的效率比较低,因此需要特殊设计的芯片来提高计算效率。AI芯片利用特殊设计的硬件结构,实现了...

全球的AI芯片公司哪家比较好?

排名第一的是知名显卡厂商英伟达。近年来,黄仁勋在AI方面倾尽全力,投入了重金。在机器学习方面,CPU运算有天然的劣势,但GPU的并行架构却能在其中发挥优势。...近...

ai龙头芯片股票有哪些?-股票知识问答-我爱卡

[回答]ai龙头芯片股票有:1、富瀚微(300613)。主营业务是数字信号处理芯片的研究和销售。2、华西股份(000936)。主要业务是研发“云+人工智能”的力量,专注...

芯片的种类可以分为哪几类?

1.计算机芯片:如GPU、CPU、MCU、AI等用做计算分析的芯片;2.存储芯片:如DRAM、SDRAM,ROM和NAND等用作数据存储的芯片;3.通信芯片:如蓝牙、WiFi、U...芯片按.....