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          AI 芯片的未來,未必是 GPU

          • 在人工智能計(jì)算架構(gòu)的布局中,CPU 與加速芯片協(xié)同工作的模式已成為一種典型的 AI 部署方案。CPU 扮演基礎(chǔ)算力的提供者角色,而加速芯片則負(fù)責(zé)提升計(jì)算性能,助力算法高效執(zhí)行。常見的 AI 加速芯片按其技術(shù)路徑,可劃分為 GPU、FPGA 和 ASIC 三大類別。在這場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中,GPU 憑借其獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)成為主流的 AI 芯片。那么,GPU 是如何在眾多選項(xiàng)中脫穎而出的呢?展望 AI 的未來,GPU 是否仍是唯一解呢?GPU 如何制勝當(dāng)下?AI 與 GPU 之間存在著密切的關(guān)系。強(qiáng)大的并行計(jì)算能力AI 大模型
          • 關(guān)鍵字: GPU  TPU  NPU  Cobalt  MTIA  
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