一鍵生成會議紀要，一句話創(chuàng)造一個AI應用，曾經(jīng)費時費力的任務，如今在AI的幫助下變得輕而易舉。

AI的“魔法”不僅僅體現(xiàn)在這些日常辦公的場景中，它還在改變著我們的生活方式。從智能推薦系統(tǒng)為我們提供個性化的娛樂選擇，到自動駕駛技術讓出行更加安全和便捷，AI無疑正在為我們的生活帶來前所未有的便利與高效。

然而，這一切的“魔法”背后，有一個不可或缺的“魔法師”——AI芯片。它就像AI的“大腦”，處理著海量的數(shù)據(jù)，驅(qū)動著各種復雜的算法。

為了應對AI應用對硬件性能的更高要求，科技巨頭們紛紛推出了自家的AI芯片，如NVIDIA的H200、谷歌的TPU，以及被Intel、AMD、高通和蘋果等集成在電腦產(chǎn)品中的NPU。

AI芯片如今已成為科技巨頭們競相研發(fā)的重點產(chǎn)品，每天都有大量的新聞和最新進展報告，今天我就帶大家好好扒一扒這些AI芯片。

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

提到AI就會讓我們想到GPU，好像GPU已經(jīng)和AI深度綁定了！確實，在人工智能（AI）領域，圖形處理器（GPU）具有先天的優(yōu)勢。

GPU的高效并行處理能力使其成為AI算法中數(shù)學計算的理想選擇，特別適合處理AI中大量的矩陣運算和深度學習任務。相比于中央處理器（CPU），GPU能夠更快地執(zhí)行復雜的計算任務，從而大幅提高AI模型的訓練和推理速度。

此外，GPU的并行架構也使其能夠同時處理多個數(shù)據(jù)塊，這對于處理AI中的大規(guī)模數(shù)據(jù)集至關重要。在深度學習領域，GPU的這種能力被廣泛應用于加速神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練和推理過程，從而顯著提升了AI應用的性能和效率。

不僅如此，GPU還提供了高度優(yōu)化的庫和工具，使得開發(fā)人員能夠更輕松地實現(xiàn)高效的AI算法。這些庫和工具為AI研究人員和工程師提供了強大的支持，使他們能夠更快速地開發(fā)出高效的AI應用。

目前比較具有代表性的產(chǎn)品包括NVIDIA H100/200、AMD Instinct MI300等。由于大型科技公司如谷歌、微軟等，都在云端大量部署了大量GPU，以提供強大的算力支持，于是NVIDIA憑借GPU成功躋身萬億市值俱樂部。

FPGA：AMD Versal AI Edge

FPGA相比于CPU、GPU對于普通用戶來說似乎很陌生，簡單來說FPGA相當于一種“萬能”芯片，它可以根據(jù)需要被重新編程，執(zhí)行各種不同的任務。

這意味著，如果你需要執(zhí)行某種特定的計算任務或者處理某種特定的數(shù)據(jù)，你可以通過編程來“定制”FPGA上的硬件邏輯，使其以最高效的方式完成這項工作。這就像是你可以根據(jù)需要，隨時更換瑞士軍刀上的工具一樣。

因此，F(xiàn)PGA在需要高度定制化和靈活性的應用中表現(xiàn)出色，使得FPGA能夠適應不同的AI需求，并通過硬件級別的優(yōu)化提升性能，常見于深度學習加速、視頻圖像處理、自然語言處理等。

FPGA的優(yōu)勢在于其高性能、低延遲以及強大的并行計算能力，這使得它在處理復雜的AI算法和大規(guī)模數(shù)據(jù)時表現(xiàn)出色。同時，F(xiàn)PGA還具有成本效益和功耗優(yōu)勢，非常適合于功耗敏感或需要長期運行的應用場景。

ASIC：Google TPU、AWS Trainium、Azure Maia

在AI領域，各大科技巨頭如Google、AWS和Azure都開發(fā)了自己的專用AI加速芯片，如Google的TPU（Tensor Processing Unit）、AWS的Trainium以及Azure的Maia。

這些芯片都是ASIC（應用特定集成電路）的一種，專為各自公司的AI服務而定制開發(fā)，以提供高效的計算能力和優(yōu)化的性能。這些芯片通常不單獨對外銷售，而是作為公司內(nèi)部服務的一部分，用于提升自身的AI處理能力和服務質(zhì)量。

相比之下，NVIDIA、AMD和Intel等公司則專注于生產(chǎn)面向廣泛市場的AI加速硬件，如針對AI優(yōu)化的GPU（圖形處理單元）。

這些公司的產(chǎn)品可以被各種不同的公司購買和使用，以滿足其在AI應用運算方面的需求。簡而言之，前者是科技公司為自家服務定制的“私家芯片”，而后者則是面向市場的“大眾芯片”。

類腦芯片：IBM TrueNorth、Intel Loihi 2

類腦芯片是一種全新的處理器,其設計靈感來自于模仿人腦神經(jīng)系統(tǒng)的結構和功能。不同于傳統(tǒng)的基于馮·諾依曼架構的CPU/GPU芯片,類腦芯片借鑒了神經(jīng)科學和仿生學的理念,通過模擬神經(jīng)元的連接和信息傳遞方式,實現(xiàn)了高效的并行計算和自適應學習能力。

在人工智能領域，類腦芯片展現(xiàn)出諸多獨特優(yōu)勢。首先，大規(guī)模并行的神經(jīng)元結構使其計算能力遠超傳統(tǒng)芯片，能同時高效處理海量數(shù)據(jù)。

其次，類腦芯片具備神經(jīng)可塑性，可根據(jù)應用場景自主優(yōu)化網(wǎng)絡權重，不斷提升智能化水平。此外，低功耗的事件驅(qū)動設計也使類腦芯片尤為適用于移動端和物聯(lián)網(wǎng)等對能耗敏感的領域。

目前，IBM和英特爾是類腦芯片研發(fā)的代表性公司。IBM的TrueNorth是神經(jīng)形態(tài)計算領域的開拓者之一。

而英特爾最新推出的Hala Point系統(tǒng)則基于Loihi 2神經(jīng)擬態(tài)處理器,集成了140544個神經(jīng)形態(tài)處理核心,總計模擬11.5億個神經(jīng)元和1280億個突觸連接,實現(xiàn)了每秒20千萬億次運算的極高效能,能效比遠超GPU和CPU架構,開辟了類腦計算的新境界。

那么問題來了，Intel、AMD、高通和蘋果等集成在電腦處理器里的NPU，算是什么呢？

NPU(神經(jīng)網(wǎng)絡處理器)屬于ASIC(專用集成電路)類型的AI芯片，主要優(yōu)勢在于專門為AI推理場景量身定制，在算力密度、能效比和低延遲推理性能方面都有天然優(yōu)勢。

英特爾NPU、蘋果Neural Engine、高通Hexagon AI Engine等都針對移動/物聯(lián)網(wǎng)等終端設備場景進行了優(yōu)化，與云端的大規(guī)模AI加速器(如Google TPU、AWS Trainium)定位不同。

相比之下，GPU作為通用的并行計算加速器，由于架構靈活、并行度高，非常適合深度學習的訓練過程。但GPU在推理加速方面還有待進一步優(yōu)化，無法像專用的NPU那樣獲得極致的能效比和低延遲表現(xiàn)。

總的來說，NPU是為AI推理過程量身定制的高效加速芯片，而GPU則是通用加速器，更適合訓練環(huán)節(jié)。兩者在AI加速領域形成良好的分工和互補。

因此，針對終端用戶的AI個人計算機，intel、AMD、高通、微軟都將CPU+GPU+NPU的本地異構算力作為AI PC定義的必要條件。這種融合多種處理核心的混合架構，能夠最大限度地發(fā)揮不同硬件的長處優(yōu)勢，為AI計算帶來卓越的綜合性能。

但是NVIDIA表示不服，它認為有了RTX獨立顯卡才是真AI PC！

當然，NVIDIA絕對有底氣來挑戰(zhàn)AI PC的定義，因為在AI時代，算力是至關重要的，目前大多數(shù)NPU都是與CPU和集成顯卡芯片一體化設計，功耗受到一定限制，使用場景主要圍繞持續(xù)低負載的AI任務，如視頻會議增強、圖像處理等，算力通常在10-45TOPS的范圍。

相比之下，英偉達憑借多年來在GPU研發(fā)上的深耕細作，推出了堪稱"地表最強"的RTX系列顯卡。單張RTX顯卡的AI加速能力即可輕松突破100TOPS，旗艦型號更是高達1300+TOPS的駭人水準，完全能夠承載本地的大型語言模型等復雜AI工作負載。

此外，英偉達在AI軟件生態(tài)建設上也未馀遺力。全球范圍內(nèi)已有125+款RTX加速的AI應用橫跨圖像/視頻編輯、3D建模渲染等多個領域，可為創(chuàng)作者和開發(fā)者帶來高達10倍的性能提升。配合英偉達獨有的AI SDK，開發(fā)者能夠最大限度地挖掘RTX顯卡的AI加速潛能。

不可否認，NPU的確憑借低功耗設計在持續(xù)性AI任務上表現(xiàn)出眾，但要論及極致算力和通用AI應用加速，英偉達RTX系列仍是當前無可匹敵的王者級方案。在終端AI的蓬勃發(fā)展時代，硬件供應商們在推進異構架構整合的同時，也將在算力大戰(zhàn)中激烈競逐。