> 数据图表各位网友请教一下1.2 AI芯片主要分为技术与应用层面两大类2025-9-01.2 AI芯片主要分为技术与应用层面两大类⚫ AI芯片是专门用于处理人工智能应用中大量计算任务的芯片。它通过优化硬件架构，能够高效处理大规模并行计算和复杂的神经网络算法，提升计算效率和能效比，是人工智能技术发展的重要硬件基础。⚫ AI芯片可以从技术层面和应用层面进行分类：（1）技术层面：①GPU（图形处理单元）：最初用于图形处理任务，但因其强大的并行计算能力，被广泛应用于人工智能领域。它能够高效处理大规模矩阵运算，适合深度学习中的训练和推理任务。② FPGA（现场可编程门阵列）：FPGA是一种可编程的集成电路，在制造完成后仍可使用配套软件对芯片进行功能配置，可以根据具体需求配置其内部逻辑功能，它结合了硬件流水线并行和数据并行处理能力，适合低延迟、低功耗的实时计算任务，常用于边缘计算和推理阶段。 ③ASIC（专用集成电路）：ASIC是为特定应用场景定制的芯片，具有高度优化的硬件架构，能够实现极高的性能和能效比，缺点是电路设计需要定制，相对开发周期长，功能难以扩展，其通常用于大规模推理任务。④ NPU（神经网络处理器）：NPU是专为神经网络计算设计的芯片，模拟人脑神经元和突触的工作方式，能够高效处理深度学习任务，它通常用于移动设备和物联网终端，具有低功耗、高性能的特点。◆ 图：主要AI芯片对比数据来源：智能计算芯世界，电子工程专辑，艾瑞咨询，东吴证券研究所5GPUFGPAASICNPU品类图例特点 图形处理能力，高并行计算能力强功能可修改，数据并行处理能力强计算能力较强，通用性强，开发和使用门槛低，有大量支持库和框架优点可重构性强，适用于多种应用，开发周期短，灵活性高产，可靠性高性能功耗比高，算力水平高，灵活性差 功耗低，认知能力强，通信效率高性能和能效比高，单位成本低，适合量效率高，功耗低缺点功耗较高，价格较贵单位成本高，开发难度大，性能和能效比不高开发成本高，设计周期长，灵活性差适用场景主要厂商图形处理和密集型并行运算算法频繁更新或市场规模小的领域市场需求量大的专用领域AMD，英伟达赛灵思，Lattice博通，寒武纪通用性差，开发难度高，生态和工具链不够成熟各种具体行业英特尔东吴证券综合其他
