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ai芯片技术架构（ai芯片通俗易懂）

xiaofei
AI芯片
2025-04-04
27

本篇文章给大家谈谈ai芯片技术架构，以及ai芯片通俗易懂对应的知识点，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、达芬奇架构是什么?
2、【技术科普】什么是达芬奇架构?有什么优势?
3、业界AI加速芯片浅析(一)百度昆仑芯
4、CPU、GPU、NPU架构、特点介绍
5、AI芯片和FPGA架构区别fpga和芯片的区别
6、华为升腾AI芯片深度剖析

达芬奇架构是什么?

1、达芬奇架构是基于ARM架构研发的NPU。 NPU就是神经元网络，华为建立了一个独立的AI硬件处理单元，这个单元就是达芬奇NPU啦。

2、达芬奇架构是专为AI计算特性量身定制的革命性设计，是华为AI芯片的“秘密武器”。性能与能效：该架构以卓越的性能和能效比为核心，集高算力、灵活可裁剪的优势于一体。独特的3D Cube设计对矩阵运算进行了高效加速，每个AI Core能在单个时钟周期内完成4096个MAC操作，性能相比传统CPU和GPU有显著提升。

（图片来源网络，侵删）

3、达芬奇架构是华为基于ARM架构研发的独立AI硬件处理单元的架构。以下是关于达芬奇架构的详细解释：基于ARM架构：达芬奇架构并非完全脱离ARM架构，而是在ARM架构的基础之上进行了研发和优化。独立的AI硬件处理单元：NPU，即神经元网络处理器，是华为为了提升AI处理能力而专门建立的硬件单元。

4、达芬奇架构，是华为自研的面向AI计算特征的全新计算架构，具备高算力、高能效、灵活可裁剪的特性，是实现万物智能的重要基础。具体来说，达芬奇架构采用3D Cube针对矩阵运算做加速，大幅提升单位功耗下的AI算力，每个AI Core可以在一个时钟周期内实现4096个MAC操作，相比传统的CPU和GPU实现数量级的提升。

5、达芬奇架构不仅针对深度学习典型框架进行加速，还适配包括传统机器学习在内的各种AI算法。它采用了整合CPU、向量、张量核心等硬件加速单元的策略，使得芯片能够灵活应对不同算法的加速需求。

（图片来源网络，侵删）

【技术科普】什么是达芬奇架构?有什么优势?

达芬奇架构具有高算力、高能效、灵活可裁剪、多种精度支持、高可用性、可靠性及高效开发、测试、部署的特点。其核心优势在于灵活性和可扩展性，通过将应用分解为可独立构建、测试、部署的模块，更好地适应业务需求和市场变化。达芬奇架构以高性能3D Cube计算引擎为基，优化矩阵运算，提升AI算力，节省资源。

达芬奇架构（DaVinci Architecture）是华为为AI密集型应用研发的创新计算架构，其核心是升腾AI处理器的AI Core。架构设计旨在提供强大的计算能力和高效能效。达芬奇架构有哪些优势呢？首先，它展现出高灵活性和可扩展性。通过将应用程序分解为独立模块，每个模块具备特定功能，易于适应不同的需求和市场变化。

达芬奇架构是基于ARM架构研发的NPU。 NPU就是神经元网络，华为建立了一个独立的AI硬件处理单元，这个单元就是达芬奇NPU啦。

业界AI加速芯片浅析(一)百度昆仑芯

1、百度昆仑芯是百度自主研发的AI加速芯片，具有独特的设计理念和架构特点。以下是关于百度昆仑芯的浅析：研发背景与经验：互联网企业背景：百度作为互联网企业，拥有近十年的造芯经验，自2015年开始涉足芯片研发。

2、百度作为互联网企业，拥有较长时间的造芯经验，自2015年开始，已积累近十年。百度于2018年发布其首代昆仑AI芯片，采用自研的XPU架构。之后在2021年，推出了第二代昆仑AI芯片，使用了新一代的XPU-R架构。百度昆仑芯片设计细节较少公开，但通过三篇相关论文可以理解到其设计理念。

3、百度期望进一步利用自身AI能力，助力传统行业降本增效，创造经济价值。在AI芯片商业化场景中，互联网行业作为算力需求方之一，对产品的通用性和易用性要求较高，而昆仑芯已在此领域接受大规模测试。

4、在人工智能发展浪潮中，昆仑芯成为 DeepSeek 的最优解有着充分理由。从性能角度而言，昆仑芯作为国产高性能 AI 芯片，率先支持单机部署满血版 DeepSeek R1，还支持 8bit 推理，可实现精度无损的推理服务，单机 8 卡配置便能达到 2437tokens/s 的高吞吐。

5、昆仑芯（北京）科技有限公司，前身是百度智能芯片及架构部，在2021年4月独立融资，估值约130亿元，是中国在AI加速领域最早布局的企业，拥有体系结构、芯片实现、软件系统和场景应用等深厚积累。

6、百度昆仑：14nm高性能AI处理器，满足多样化工作负载百度内部设计的昆仑芯片，采用14nm工艺，实现高可编程性、灵活性和性能，能够处理广泛的人工智能应用，如语音、图像、语言和自动驾驶，满足多样化工作负载需求。

CPU、GPU、NPU架构、特点介绍

1、GPU具有以下特点：多线程、提供强大的并行计算基础结构、高访存速度、高浮点运算能力。这些特点使得GPU在深度学习中大量训练数据、矩阵、卷积运算等方面表现出色。然而，GPU在单独工作时也有缺陷，如高功耗、大体积和高昂价格。

2、CPU、GPU与NPU，三种处理器类型在算力上各有特点。CPU作为通用处理器，执行基本运算与控制任务，算力以FLOPS衡量。GPU拥有大量核心与线程，适合并行计算，算力以TFLOPS表示。NPU为神经网络计算设计，具有优化硬件与指令集，算力以TOPS衡量。GPU以并行计算能力胜出，NPU则在神经网络计算中展现高效率与吞吐量。

3、NPU（Neural Network Processing Unit）是针对神经网络任务优化的处理器，擅长加速AI和机器学习任务，如图像识别、语音识别和自然语言处理，具备高并行性、低延迟和高能效特点。

4、NPU，即神经网络处理器，是专为深度学习和神经网络算法设计的处理器。相较于GPU，NPU在处理卷积神经网络、深度学习推理等特定任务时能实现更高的计算效率和更低的能耗。其高度并行、低延迟和高能效的特点使其非常适合在边缘计算、自动驾驶、机器人等需要实时人工智能计算任务的设备中应用。

5、NPU：主要应用于AI推断任务，如语音识别、图像识别、自然语言处理等生成式AI体验中。GPU：广泛应用于图形渲染、视频处理、深度学习训练等领域。CPU：作为通用处理器，适用于各种计算任务，包括办公、游戏、科学计算等。综上所述，NPU、GPU和CPU在计算架构中各自扮演不同的角色，共同推动计算机技术的发展。

AI芯片和FPGA架构区别fpga和芯片的区别

概念不同。AI芯片是指计算机内部负责主要运算工作的模块。它主要分为三类：GPU、FPGA、ASIC。也就是说，AI芯片是目前所有芯片架构的统称，FPGA架构是AI芯片的其中之一。GPU、FPGA均是前期较为成熟的芯片架构，属于通用型芯片。ASIC属于为AI特定场景定制的芯片。

AI芯片技术架构主要包含GPU、FPGA、ASIC、NPU和DSP几种。GPU架构凭借高度并行计算能力，特别适用于深度学习任务，NVIDIA的Tensor Core技术优化了GPU的深度学习计算能力。FPGA架构允许开发者自定义硬件电路，实现高度定制化和低功耗计算，具有可重构性。ASIC架构则专注于特定的深度学习算法优化，提供高能效比。

FPGA则以其独特的比特级定制结构、流水线并行计算能力和高效能耗，在深度学习应用中展现出独特优势，成为CPU智算的最佳伴侣。AI时代的算力需求无止境，主流AI芯片种类多样，包括通用芯片（以GPU为代表）、专用芯片（以ASIC为代表）和半定制化芯片（以FPGA为代表）。

GPU（图形处理器）：GPU是一种高度并行化的处理器，可以同时执行多个任务，适合于AI训练和推理等计算密集型任务。 ASIC（专用集成电路）：ASIC是一种定制化的芯片，针对特定的应用场景进行设计和优化，可以提供更高的性能和效率。

对于保存状态的需求，FPGA中的寄存器和片上内存（BRAM）是属于各自的控制逻辑的，无需不必要的仲裁和缓存，因此FPGA在运算速度足够快，优于GPU。同时FPGA也是一种半定制的硬件，通过编程可定义其中的单元配置和链接架构进行计算，因此具有较强的灵活性。