：虽然两者本质都是算力芯片（最早的GPU，也就是显卡概念，也是由通用CPU演化而出），但最后在构架上的区别，导致了GPU在面对AI大数据流算力时，能够做的更好
简单来说，CPU更擅长复杂逻辑的运算，而GPU构架相对简单，但运算核心多，适用于大量逻辑简单但高并发量的高密度计算。（CPU最多也就十几个核心，GPU动辄几百上千个核心）成本方面，虽然FPGAASIC芯片也被用于AI领域，但由于它们是针对其中某些需求的半定制和全定制芯片（主要是模拟人脑神经元结构），在通用领域的性价比完全没有办法和较为成熟的GPU相比。
详细一点能这样认为，并行计算一般有2种类型：基于任务的并行处理和基于数据的并行处理。前者主要指的是把算力任务拆分成若干个小的但不同的任务，然后再根据算力芯片内的不同核心做不同的计算分，从而形成一条算力流水线。后者主要指的是将数据分解为多个部分，让多个运算单元分别去计算这些小块的数据，形成一个计算网格，最后再把这些网格完成的任务汇总起来。
我们常说的CPU多线程编程偏向于前者，GPU的并行编程模式则偏向于后者。后者对庞大但逻辑简单的算力需求，有明显更强更高效的支持能力。
或者我们也能这么认为：AI领域的大数据流运算本来就是一个模糊概率问题，并没多少很精准的计算需求，也就不要那么多的算力“牛人”（CPU），需要的是很多能够干一般活的“工人”（通用GPU）。
从发展的时间线来看，通用GPU是一个近年来才产生，并在短期内高热度计算机芯片概念。它的出现，是一个和AI相互成就的过程。
最早提出GPU概念的是英伟达（NVIDIA）。早期英伟达提出GPU概念，是为了把电脑显示芯片独立出来，减少影像处理输出过程对CPU的依赖，且可以部分分担CPU的工作。
2012年发生的一件事，让人工智能领域研究者认识到了，GPU在算力支持领域的发掘潜力。
2012年，前谷歌计算机科学家Alex Krizhevsky利用深度学习+GPU的方案，赢得Image Net LSVRC-2010图像识别大赛，并奇迹般地将识别成功率从74%提升到85%。事件发生后，NVIDIA洞察到了这一趋势，耗费巨资对自家的传统GPU做改造。
3年后，NVIDIA提出了基于自家GPU的CUDA深度学习ECO的算力GPU，将GPU的性能直接提升了65倍。
此外，为了建立自己的通用GPU生态，NVIDIA还开放了基于自己GPU的从后端模型训练到前端推理应用的全套深度学习解决方案，让全世界的内一般开发人员都可以很容易地使用GPU进行深度学习开发或高性能运算，最后奠定了自己在GPU算力领域的老大地位。
作为目前AI服务器最主流的算力选择，2021年通用GPU服务器销售额占据我国AI加速服务器市场的88.4%，其中80%以上的国内市场被NVIDIA占据。
回到我们开头说的。ChatGPT的正式推出，一方面能够说是“启动了人工智能革命”，另一方面也能说是“拉开了新一轮的硬件竞赛”。截止最新的市场报，ChatGPT在微软Azure AI云服务器上完成训练，总算力消耗为3640PF-days，已经导入超1万颗英伟达高端GPU。Citi Bank（花旗）等预测ChatGPT能促使NVIDIA 12个月营收增加30亿美金。
另据相关市场机构测算，ChatGPT模型进入线上运营阶段后，每亿活跃用户将带来13.5Eflops的算力需求，需要6.9万台NVIDIADGXA10080G服务器支撑。根据中国信通院数据，2021年全球计算设备算力总规模达到615EFlops，其中超算算力规模为14EFlops。换言之，在每个用户每天收到1500字回答的情况下，以2021年全球超算算力的规模，仅能支撑Chatgpt最多拥有1亿日均上线人数。那么假设未来最后全球有5-6家科技巨头能够在3年内各自拥有一款活跃人数2亿的ChatGPT类应用，则会带来至少162EFlops超算算力需求——是目前的10倍以上。
参考招商证券以商汤AIDC计算的市场估值：每新建1Eflops算力需要投资15亿元，其中ICT硬件投资占比72%。活跃人数每增加1亿人需要新增投资203亿元，其中ICT硬件投资146亿元。依旧是未来5-6家科技巨头有这类产品，3年后ICT硬件投资将新增需求1,755亿元。叠加未来AIGC技术向音频视频等领域蔓延，算力硬件的市场需求会更大。
只不过，根据一份去年8月底9月初的“GPU产业专家交流要点纪要”显示，虽然我国在该领域的未来市场发展的潜力很大，但是主要生产企业却面临“比较尴尬”的情况。其中最重要的一点是，仅仅是做GPU的公司数量不少，但是整体产品层次不高。看起来有这一个市场需求，但是很多订单国内厂商抢不下来。
如果要做高端的产品，去年美国在这块也开始卡我们，直接加大了国内大厂想要在这样的领域发力的门槛。比如重要的芯片IP（一般也被成为IP核，指的是芯片中具有独立功能的电路模块的成熟设计）供应商都是美国公司。
设计工具EDA方面，全球3大EDA占据了绝大多数的市场。30年前，我们曾尝试过使用制度性优势做EDA，但最后3巨头把产品免费送给高校，导致国产EDA不仅失去了市场（销售供养研发），更失去了建立生态的机会。到了今天，我们的数字电路设计EDA缺乏全流程工具。即使是去年炒作过的华大九天等公司有模拟电力设计EDA，但仅仅是有流程平台，工艺支持等能力还亟待加强。
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的答案和结论。在短时间内阅读大量网站和图书信息是任何一个人都做不到的。但这并非是说搜索引擎在完成这个工作的时候，就显得人类无能了，这只能说明人类与机器各取所长
（AI）芯片？AI芯片的主要用处有哪些？在AI任务中，AI芯片到底有多大优势？
就不知道。常识能够最终靠学习获得吗？有些人说，人们并没有专门去学习常识，我们会在不经意间获得常识。这表明我们不
什么？问题二：课程、学习资料如何选取？问题三：师资队伍如何建设？问题四：理论知识如何变成动手实验或实训？
进行“训练”；有人说做“推断”还得靠 FPGA … 作为程序员，您会更倾向于用哪一种方案？`
是一门新的技术科学。说是科学实际上也是一种擦边球似的科学，属于自然科学、社会科学、技术科学三项交叉而来的科学。如今的地球，在这颗水蓝色的小球上生活着大约65亿
逐渐成为科技领域最热门的概念，被科技界，企业界和媒体广泛关注。作为一个学术领域，
是在1956年夏季，以麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等为首的一批有远见卓识的年轻科学家在一起聚会，一同研究和探讨用机器模拟
可以在哪几个方面对IT运营产生直接影响时，有一个应用程序会比其他的应用更为重要：
(AI)被誉为是所有IT问题的解决方案，包括消除可怕的技能差距、提高生产
的实际应用能够在汽车安全系统的发展进步中发挥重要的作用。而这些系统远不止仅供典型消费者群体掌握和使用。
(AI)以及利用神经网络的深度学习是实现高级驾驶辅助系统(ADAS)和更高程度车辆自主性的强大技术。随着
目前是一个迅速增加的领域，人才需求量大，相比于其他技术岗位，竞争度偏低，薪资相比来说较高，因此，现在是进入
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。Siri的创始人奇耶也发现，自己处在一场AI圈和IA圈之间辩论的中心地带。一方相信，用户
` 本帖最后由 cdhqyj 于 2020-10-23 11:09 编辑
技术击败，改造起来反而更容易。一是这一些企业拥有行业海量的数据，充沛的资金；二是在生产
水平急需提升、人口红利逐渐消失的情况下，这些传统企业也有迫切的意愿来改造升级自己的工厂、业务
时代的核心驱动力量》从AlphaGo的人机对战，到无人驾驶汽车的上路，再到AI合成主播上岗
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貌似与我们的真实的生活距离十分遥远，实际上它慢慢的开始走入我们的生活，而且正以一种磁悬浮般的速度向我们奔来，
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和计算机性能要求，一般的步骤是在服务器上或是高性能计算机上进行训练后，形成成熟的模型后，再将模型进行剪枝、蒸馏
路途遥远，远远还不到与人类竞争的程度，而且也不会反生的。与其胡思乱想，不如好好学习发展
```▌活动背景随着包括谷歌、脸书、微软、亚马逊以及百度在内的巨头相继入局，
技术创新和软硬件升级整体推进，相关产业将呈现链式跃升发展的新趋势，预计2020年全球
来源：内容来自「九鼎投资」，作者：孟伟、冯卓，谢谢。 行业概况行业简介
，它的实际应用百度大脑、语音搜索、图像、广告跟搜索排序及无人驾驶，用一句简单的话来概括就是在云端基于大数据、大计算做
产品的需求。而对于从中小企业到预算受限的大规模的公司来说，通过云计算来采用
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一体这样一些方面的ADC设计方向，貌似跟一般的ADC方向是一样的，都是希望朝着低功耗高精度和快速地发展，在这几个或其他特殊的方向各位有什么见解呢？
作者：Kaustubh Gandhi，Bosch Sensortec软件产品经理
（AI）目前正在为社会的方方面面带来革新。比如，通过结合数据挖掘和深度学习的优势，如今可以利用
可以很方便集成进任何移动电子设备和其他嵌入式设备RK3399Pro RK1808 运算单元
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