AI 芯片的未來(lái)，未必是 GPU

• 在人工智能計(jì)算架構(gòu)的布局中，CPU 與加速芯片協(xié)同工作的模式已成為一種典型的 AI 部署方案。CPU 扮演基礎(chǔ)算力的提供者角色，而加速芯片則負(fù)責(zé)提升計(jì)算性能，助力算法高效執(zhí)行。常見(jiàn)的 AI 加速芯片按其技術(shù)路徑，可劃分為 GPU、FPGA 和 ASIC 三大類別。在這場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中，GPU 憑借其獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)成為主流的 AI 芯片。那么，GPU 是如何在眾多選項(xiàng)中脫穎而出的呢？展望 AI 的未來(lái)，GPU 是否仍是唯一解呢？GPU 如何制勝當(dāng)下？AI 與 GPU 之間存在著密切的關(guān)系。強(qiáng)大的并行計(jì)算能力AI 大模型
• 關(guān)鍵字： GPU  TPU  NPU  Cobalt  MTIA