AI加速芯片全景图：主流架构和应用场景详解
目录
一、为什么AI芯片如此重要？
二、主流AI芯片架构盘点
三、不同芯片在训练与推理中的部署逻辑
四、真实应用案例解读
五、AI芯片发展趋势预测
AI芯片的选择，是AI系统能否高效运行的关键。今天笔者就从架构角度出发，带你系统了解主流AI加速芯片的种类、优劣对比及实际应用场景，帮你理清这个看似“玄学”实则门道满满的领域。
一、为什么AI芯片如此重要？
近年来，随着GPT、DeepSeek、文心一言等大模型在各行业加速落地，AI模型训练和推理的算力需求呈爆炸式增长。传统的通用计算架构（如CPU）在应对海量参数的深度神经网络时显得力不从心，于是以“并行、高吞吐”为核心优化目标的AI加速芯片迅速崛起。
✅ 本质上，AI芯片是为"张量计算"（矩阵乘法、卷积）等AI任务定制的专用计算平台。
AI芯片的三大价值核心：
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高吞吐：支持并行执行数千上万个MAC运算（Multiply-Accumulate）
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高能效：单位功耗下性能远超CPU/GPU
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可部署：适应从数据中心到边缘设备的全场景AI推理
二、主流AI芯片架构盘点
当前AI加速芯片按架构设计主要可分为五类：GPU、TPU、NPU、FPGA 和 ASIC。它们在算力、灵活性、功耗、开发难度上各有特点。
| 架构类型 | 典型代表 | 优势 |
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