AI计算力芯片是支撑AI服务器运行的核心器件，也被称之为AI加速器或计算卡，是专门用于来处理AI计算任务的模块。从广义范畴上讲，能够运行人工智能算法的芯片都被称之为AI算力芯片，它可以满足AI算法的复杂度和多样化的需求，具有高性能、低功耗、低延迟、高并行度等显著特点。

目前市面上常见芯片的有通用类（CPU、GPU）、FPGA（半定制）、ASIC（全定制），以及他们的各种组合。在云计算、数据中心、边缘计算、物联网、智能手机、智能汽车等领域都有广泛的应用场景。下面一起来看看这几款芯片的特点。

1. CPU：计算机运算和控制的核心。CPU是中央处理器（Central Processing Unit）的简称，它是对计算机的所有硬件资源进行控制调配、执行通用运算的核心硬件单元，也是计算机的“心脏”。计算机系统中所有软件层的操作，最终都将通过指令集映射为CPU的操作。CPU包括运算器、控制器、寄存器等模块。其中运算器和控制器是CPU的核心模块，前者负责进行各种算术和逻辑运算操作，后者为“决策机构”，主要任务就是发布命令，发挥着整个计算机系统操作的协调与指挥作用。当前X86架构和ARM架构占据全球主要市场份额。

2. GPU：AI算力界的翘楚，通用性最强

GPU，用于图形处理的AI计算芯片。GPU（Graphics Processing Unit），即图形处理器，又称显示核心、视觉处理器、显示芯片，起初是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上做图像和图形相关运算工作的微处理器，是一种由大量运算单元组成的大规模并行计算架构，专为同时处理多重任务而设计。在大数据时代，GPU被广泛应用于数据中心、矿机、深度学习等领域。GPU芯片采用统一渲染架构，计算通用性最强，可以适用于多种算法，在算法尚未定型的领域，GPU是最佳选择。

目前GPU在AI计算市场销售额占比最大，霸主地位十分稳固。如今大规模商业运用的AI芯片中，GPU最早被应用于AI计算领域，并且是人工智能领域运用最广泛且最成熟的AI芯片。由于GPU采用的是并行架构，并且超过80%部分为运算单元，因此拥有超高算力、深度学习能力。打个比方，如果将传感器类比成人的感官，那么GPU可以类比作人的大脑。最近火爆全球的ChatGPT用的就是GPU芯片。

3. ASIC：专用性最强，追求特殊定制

ASIC是一种针对特殊要求而进行全定制化的集成电路芯片。其定制程度相比于GPU和FPGA更高，在生产后硬件算法无法被修改。ASIC算力水平一般高于CPU、GPU、FPGA，但初始投入大，专业性强缩减了其通用性，算法一旦改变，计算能力会大幅下降，需要重新定制。

随着AI的快速应用和发展，算力需求大幅增加，在此背景下，对于一些特定的领域，其数据量庞大，算法逐渐固定，使用专为特定算法设计的ASIC芯片成为了许多公司的首选。但ASIC的缺点是前期投入成本高，可复制性一般，因此，只有用量足够大时才能够分摊前期投入，降低成本。

4. FPGA：半定制芯片，灵活性高

FPGA是一种可灵活编程的半定制芯片。FPGA（Field－Programmable Gate Array），即现场可编程门阵列，它是可以由工程师们进行反复编程的逻辑器件。它可以重新定义每个逻辑块及其之间的连接，用来构建复杂的数字电路，而无需物理上连接各个门和触发器，是全球领先的技术工艺。像CPU、ASIC、GPU等属于固定芯片，无法进行改变。

近年来，随着大数据、云计算和人工智能的发展，FPGA的应用领域也得到快速扩张。用户可以根据自身的需求进行重复编程。FPGA的优点就是既解决了定制电路的不足，又克服了原有可编程器件门电路数有限的缺点，对芯片硬件层可以灵活编译。与GPU和CPU相比，FPGA具备更强的平均计算能力和更低的功耗。由于其具备的可灵活编程的特点，被业界称之为“万能芯片”。

近年来由于米国加强对我国半导体的限制，FPGA国产替代迫切，也促使国产FPGA厂商产品快速迭代，虽然国内FPGA研发起步较晚，但差距正在逐渐缩小，在当前国家对芯片行业的大力支持下，以及FPGA在5G和AI领域的广泛应用，这些现状给国产FPGA厂商创造了一个良好的生态环境和发展机遇。

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