一鍵生成會議紀要，一句話創造一個AI應用，曾經費時費力的任務，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”，處理著海量的數據，驅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品中的NPU。

AI芯片如今已成為科技巨頭們競相研發的重點產品，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）具有先天的優勢。

GPU的高效并行處理能力使其成為AI算法中數學計算的理想選擇，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據塊，這對于處理AI中的大規模數據集至關重要。在深度學習領域，GPU的這種能力被廣泛應用于加速神經網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還提供了高度優化的庫和工具，使得開發人員能夠更輕松地實現高效的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出高效的AI應用。

目前比較具有代表性的產品包括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，它可以根據需要被重新編程，執行各種不同的任務。

這意味著，如果你需要執行某種特定的計算任務或者處理某種特定的數據，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需要，隨時更換瑞士軍刀上的工具一樣。

因此，FPGA在需要高度定制化和靈活性的應用中表現出色，使得FPGA能夠適應不同的AI需求，并通過硬件級別的優化提升性能，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算法和大規模數據時表現出色。同時，FPGA還具有成本效益和功耗優勢，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，以提供高效的計算能力和優化的性能。這些芯片通常不單獨對外銷售，而是作為公司內部服務的一部分，用于提升自身的AI處理能力和服務質量。

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

這些公司的產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系統的結構和功能。不同于傳統的基于馮·諾依曼架構的CPU/GPU芯片,類腦芯片借鑒了神經科學和仿生學的理念,通過模擬神經元的連接和信息傳遞方式,實現了高效的并行計算和自適應學習能力。

在人工智能領域，類腦芯片展現出諸多獨特優勢。首先，大規模并行的神經元結構使其計算能力遠超傳統芯片，能同時高效處理海量數據。

其次，類腦芯片具備神經可塑性，可根據應用場景自主優化網絡權重，不斷提升智能化水平。此外，低功耗的事件驅動設計也使類腦芯片尤為適用于移動端和物聯網等對能耗敏感的領域。

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

而英特爾最新推出的Hala Point系統則基于Loihi 2神經擬態處理器,集成了140544個神經形態處理核心,總計模擬11.5億個神經元和1280億個突觸連接,實現了每秒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(神經網絡處理器)屬于ASIC(專用集成電路)類型的AI芯片，主要優勢在于專門為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勢。

英特爾NPU、蘋果Neural Engine、高通Hexagon AI Engine等都針對移動/物聯網等終端設備場景進行了優化，與云端的大規模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化，無法像專用的NPU那樣獲得極致的能效比和低延遲表現。

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，更適合訓練環節。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，能夠最大限度地發揮不同硬件的長處優勢，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AI PC的定義，因為在AI時代，算力是至關重要的，目前大多數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軟件生態建設上也未馀遺力。全球范圍內已有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，可為創作者和開發者帶來高達10倍的性能提升。配合英偉達獨有的AI SDK，開發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性AI任務上表現出眾，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，也將在算力大戰中激烈競逐。