AI芯片有哪些种类

从技术架构来看，Al芯片主要分为GPU（图形处理器）、FPGA（现场可编程逻辑门阵列）、ASIC（专用集成电路）三大类。

AI芯片有哪些种类

01 GPU

GPU是AI服务器中加速芯片的首选。

AI大模型特性需要大量高强度的并行计算，GPU具有最强的计算能力同时具备深度学习等能力，是最适合支撑人工智能训练和学习的硬件。

GPU是图形处理器的简称，是一种专门用于处理图形、视频、游戏等高性能计算的硬件设备。

相对于传统的中央处理器（CPU）而言，GPU拥有更多的计算核心和更快的内存带宽，能够大幅度提高计算效率和图形渲染速度。

02 FPGA

FPGA（现场可编程门阵列），是一种可灵活编程的半定制芯片，可以在实验室或现场进行预制和编程，具有开发时间短、不需要流片的优点。

在下游应用领域中，凡涉及信号处理和图像处理的场景，几乎都离不开FPGA芯片的应用。

FPGA芯片可以根据实际需求进行重新配置，只需在程序内存中写入新的代码即可实现。

这意味着用户可以先购买FPGA芯片，再根据自己的应用需求进行设计开发，从而使其成为一种具有高度灵活性和通用性的“万能”芯片。

FPGA在灵活性等方面拥有ASIC、GPU等处理器无法比拟的优势。

不过相比ASIC芯片，FPGA单片价格会更高，且性能和功耗通常会弱于全定制ASIC芯片。

从市场格局来看，FPGA市场高度垄断。全球FPGA市场主要被赛灵思和Altera占据，市占率分别为52%和35%；其次为Lattice和Microsemi，份额均为5%。

FPGA国产替代属于早期阶段，高中低端产品分化明显。对于500K以上的高容量FPGA，国产替代仍然面临一定的挑战，需要本土公司在硬件架构、EDA软件、IP性能等方面进行深入研发和创新。

03 ASIC

ASIC芯片主要应用于深度学习加速，在大模理推理侧相较其他AI芯片在效率和速度方面具有明显优势。

ASIC芯片是一种针对特殊要求的全定制不可编辑芯片，其计算能力和计算效率可根据算法需求进行定制，专为特定任务和场景设计。

常见的ASIC芯片包括NPU（神经网络计算芯片）、TPU（Tensor计算芯片）等。

由于ASIC芯片是针对特殊目的全定制，所以其优点在于针对特殊领域的算力、能效比通用芯片（CPU、GPU）更强。在推理常用精度下，展现出更高的性价比。

从全球ASIC芯片竞争格局来看，传统的CPU领域有英特尔和高通等，GPU领域有英伟达，FPGA有赛灵思和Altera，唯有与AI计算最为定制化结合的ASIC领域尚未有绝对的垄断性龙头。

更多外贸资料查看外贸文库

更多外贸问题欢迎加入外贸微信群