AI 处理器全景指南
编者按: 当大模型的算力需求呈指数级增长,GPU 还是唯一答案吗?在 AI 硬件军备竞赛愈演愈烈的今天,是否存在更高效、更专精、甚至更具颠覆性的替代方案? 我们今天为大家带来的文章,作者的核心观点是:AI 硬件生态正在迅速多元化,除了广为人知的 CPU、GPU 和 TPU 之外,一系列新兴架构 ------ 如 ASIC、NPU、IPU、FPGA 乃至存内计算与神经形态芯片,正从不同维度重塑 AI 的算力未来。 文章系统梳理了三大经典处理单元(CPU、GPU、TPU)的原理与局限,并深入剖析了包括 Cerebras 晶圆级引擎、AWS Trainium/Inferentia、AMD APU、NPU 在内的专用芯片设计思路;进而拓展至 IPU、RPU、FPGA 等前沿架构,揭示它们如何针对稀疏计算、图神经网络、边缘推理或存算一体等特定场景提供突破性性能。 作者 | Ksenia Se and Alyona Vert 编译 | 岳扬 目录 01 CPU、GPU、TPU -- 三种核心硬件架构 1.1 中央处理单元(Central Processing Unit, CPU) 1.2 图形处理...