ai芯片+架构（ai芯片架构分类）

本篇文章给大家谈谈ai芯片+架构，以及ai芯片架构分类对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、GoogleAI芯片TPU核心架构--脉动阵列SystolicArray
• 2、华为自研达芬奇架构NPU有何独特优势?
• 3、ACAP是什么AI芯片架构
• 4、华为升腾AI芯片深度剖析
• 5、AI芯片概览——神经网络硬件,GPU/TPU/DPU/M1/Dojo,数据中心加速技术...

GoogleAI芯片TPU核心架构--脉动阵列SystolicArray

总体来看，TPU的架构主要是围绕由脉冲阵列组成的矩阵乘法单元构建的。搭配如Unified Buffer/Weight FIFO等数据单元，以及卷积后需要的激活池化等计算单元。进一步了解Systolic Array以及为什么要使用Systolic Array，可以从最早的论文中得知。

TPU的核心：脉动阵列MXU有着与传统CPU、GPU截然不同的架构，称为脉动阵列（systolic array）。之所以叫“脉动”，是因为在这种结构中，数据一波一波地流过芯片，与心脏跳动供血的方式类似。

TPU是Google为机器学习设计的芯片，具有高效能，能加速TensorFlow运行，性能远超GPU。与GPU相比，TPU采用低精度计算，优化矩阵乘法与卷积运算，减少I/O操作，拥有更大的片上内存，能提供显著性能提升。

全球最高性能AI芯片「含光800」由阿里平头哥发布，其算力高达800TOPS，无需遮掩。然而，关于核心技术的问题，答案并不在于数据图表，而在于专利资料中提及的核心竞争力。专利显示，该芯片架构的核心在于可编程的MAC阵列，其优势在于高效片上互联及编译器技术。

华为自研达芬奇架构NPU有何独特优势?

在华为nova5发布会上，华为终端手机产品线总裁何刚隆重推出了全新的麒麟810芯片，该芯片首次采用华为自主研发的达芬奇架构NPU，标志着华为在AI技术上取得新的突破。作为华为第二款7nm工艺的手机芯片，它在性能和能效上均有显著提升。

NPU直接影响手机AI能力的强弱。华为推出自研架构NPU，相比传统标量、矢量运算模式，华为自研架构NPU采用3D Cube针对矩阵运算做加速，因此，单位时间计算的数据量更大，单位功耗下的AI算力也更强，相对传统的CPU和GPU实现数量级提升，实现更优能效。

【手机CPU天梯图】麒麟990评测：麒麟9905G采用华为自研达芬奇计算架构，采用达芬奇3D架构，让NPU的算力提升，可以看到AIBenchmark分数有绝对的优势，麒麟9905G在AIBnechmark中得分80343风，瑶瑶领先高通骁龙855Plus，相对上一代的麒麟980，同样有了数倍的成绩提升。

ACAP是什么AI芯片架构

ACAP是全球芯片巨头赛灵思所推出的一款全新AI芯片架构系统，只是一个架构系统，利用ACAP机构所打造的Everest芯片预计在2019面向市场发售。ACAP以现在全新的FPGA架构来作为核心基础，并且基于ARM进行架构，这样能够实现分布式存储器与硬件设备之间能够进行编程DSP模块。

比如阿里平头哥刚刚发布的号称全球性能最高的AI推理芯片—含光800，计划采用赛灵思的ACAP芯片做异构计算等举措皆在巩固阿里云的护城河，也为阿里云国际化，参与海外市场的竞争提供了强大的竞争力。因此 目前加大这部分的投入是十分值得的 ，相信未来阿里云能带来非常可观的回报。

首先，收购赛灵思使AMD在数据中心和高性能计算领域获得了强大的技术支持。赛灵思的可编程芯片（FPGA）和系统集成优势，将帮助AMD扩展其产品线，提高产品竞争力。通过融合两者的技术，AMD能够提供更加多样化的解决方案，从而吸引更多的客户，特别是在人工智能和机器学习等新兴应用方面。

Versal：世界首款自适应计算加速平台（ACAP，Adaptive Compute Accelerate Platform），集成CPU、AI引擎，网络硬核等专用内核，可用在云计算核边缘计算的所有领域。包含HMB系列（数据存储和处理）、AI Core系列、AI Edge系列、Prime系列、Premium系列。

华为升腾AI芯片深度剖析

升腾处理器概览 华为升腾AI处理器包括升腾910与升腾310，是基于自家达芬奇架构的两款人工智能处理器。这些芯片集成了芯片系统控制CPU、AI计算引擎、多层级的片上系统缓存、数字视觉预处理模块等组件。主流SoC的主存多采用DDR或HBM，升腾芯片也采用了HBM，以提供更高的数据吞吐量。

华为的升腾AI芯片的核心引擎，AI Core，其计算力集中于执行各种标量、向量和张量密集型运算。

升腾AI软硬件平台由升腾AI处理器、服务器及异构计算架构、AI框架等组成，提供全栈AI计算解决方案。升腾AI处理器，包括升腾310与升腾910，分别针对不同应用场景，提供强大的计算能力与能效比。升腾AI服务器则根据不同需求，提供高性能、高算力密度的解决方案，满足中心侧AI推理与深度学习场景。

而升腾310则作为Mini系列的计算能手，以8瓦的低功耗和16TFLOPS的强大算力，集成了高清视频解码器，展现了华为在AI SoC领域的强大实力。面对外界的直接竞争疑问，华为首席执行官徐直军明确表示，升腾芯片将通过AI加速模块、AI服务器和云服务的形式面向第三方市场，而非直接销售芯片。

升腾AI处理器是华为公司为了满足当今飞速发展的神经网络对芯片算力的需求，于2018年推出的AI处理器，可以对整型数或者浮点数提供强大高效的乘加计算力。其本质上是一个片上系统，主要可以用在与图像，视频，语音，文字处理相关的场景。

华为升腾910B是一款高性能的人工智能处理器芯片，其具体参数如下：制造工艺：采用了先进的7nm工艺制程，确保其高效能低功耗的特性。核心数量：集成了数千个处理核心，支持深度学习、推理推断等多种人工智能计算任务。

AI芯片概览——神经网络硬件,GPU/TPU/DPU/M1/Dojo,数据中心加速技术...

M1：虽然M1芯片主要被apple用于其Mac和iPad产品线中，但它也集成了强大的神经引擎，能够高效处理AI任务，包括机器学习推理等。Dojo：Tesla的Dojo是一个高性能、高效能的计算集群，旨在加速自动驾驶等AI应用的训练过程。它使用了定制的芯片和架构，以实现更快的训练速度和更高的效率。

各家数据中心采取了不同的策略：NVIDIA选择在GPU现有架构上增强AI功能，而Google则专注于领域特定架构（dsa），以定制ASIC芯片为目标，期望在推理阶段的成本性能上达到GPU的10倍。Google的TPU V1以15个月的短周期设计和部署，展示了其高效能的特点，尤其是针对神经网络推理任务。

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