ai芯片算力分布图

① 为什么是GPU一文深度梳理AI算力芯片

几十年前，CPU作为通用处理器几乎处理所有计算任务，而显卡则在应用程序中加快了图形绘制速度。然而，在ChatGPT引发的AI热潮中，GPU成为行业最具主导地位的芯片之一。各大公司争相采购GPU，英伟达也因此收益颇丰。

本文将深入探讨AI算力芯片，尤其关注GPU为何在当今AI时代占据主导地位以及中国的发展现状与相关企业。

接下来，我们从产业链角度出发，揭示芯片在AI算力领域的角色。站在算力产业链角度，芯片作为上游产品，与其它硬件共同组成服务器，即产业链中游，而服务器与其它设备共同构建下游的数据中心。如果从半导体产业链来看，芯片位于中游，其上游包括EDA设计工具、IP服务、制造设备、测试流程等，下游包括服务器、桌面、嵌入式系统等硬件设备。

在AI算力芯片领域，产业链分为CPU、GPU、ASIC、FPGA等。从CPU到GPU，再到ASIC、FPGA，各有特点。CPU是中央处理器，负责执行指令；GPU侧重并行计算，处理大规模简单计算；ASIC根据特定需求定制计算能力，但应用场景有限；FPGA则通过现场编程满足特定需求。

在CPU的发展中，多线程和多核设计提高了处理效率。按指令集和应用领域，CPU分为CISC和RISC，以及MPU和MCU等类别。市场竞争格局显示，英特尔和AMD在CPU市场占据主导地位，而日韩系厂商在MCU市场占比较高。

GPU的诞生与图像渲染需求密切相关。GPU作为图形处理器，通过并行计算加速图像和图形相关运算。相比于CPU，GPU在图像处理和AI模型训练中表现出色，因为它能够同时处理大量简单计算任务。

英伟达在GPU领域扮演关键角色，自1993年成立以来，推出GeForce 256，引领GPU技术发展。CUDA平台的推出，让开发者能够使用类似C语言的方式编写程序，使GPU处理计算密集型任务成为可能。GPU的微架构迭代与芯片制程升级是性能提升的关键，英伟达在这一领域不断创新。

中国AI芯片领域与美国存在差距，主要体现在算力、算法和应用层面。芯片设计和制造核心环节由海外主导，基础研究优势明显，而应用层面差距不大。美国政府的出口限制政策进一步加剧了这一差距。中国AI芯片产业包括华为系、中科院系和中电子系等体系，发展迅速。

中国AI芯片发展趋势包括：高性能、低功耗和靠近边缘/端侧发展。单个处理器性能提升受限于摩尔定律的极限，未来将聚焦于多卡联合、先进封装技术和系统层面的优化。AI芯片从云端向边缘和端侧转移，低功耗端侧芯片需求增长。

以上内容为AI算力芯片领域的深度分析，涉及产业链、竞争格局、技术发展和中国AI芯片的现状与趋势。随着AI技术的不断进步，AI算力芯片领域将继续演进，推动人工智能应用的广泛发展。