ai芯片gpu对比
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27:283513事情没那么简单
02:46查看AI文稿AI文稿又是英伟达，又是 gpu， 听多啦，大家是不是觉得搞 ai 搭算力就只能靠 gpu 了呢？还真不是这样 算力芯片啊，可不是只有 gpu 一种， fpj 和 ac 可能其实都可以，那他们之间又有什么区别呢？为什么又是 gpu 偏偏站在了风口上？那又为什么好多企业现在才开始自研芯片呢？ 打个比方啊，如果 gpu 是一名短跑运动员呢，那么 asik 就是专门跑五十米还能拿冠军的那种。而 f p j 呢，是既能跑五十米，下场又能跑一百米，但都跑的不是最快的那个。 那大家发现啊，这是三者之间的侧重点了吗？ gpu 呢，讲究通用性，打游戏，挖矿，人工智能都能用上它，相应的开发平台啊，生态系统呢，都比较成熟。整个市场啊，以英美达和 m d 为主。国内的企业呢 呢，有摩尔县城，避任沐熙，天数至星等等。 ac 可能讲究专用性，在什么领域啊，就为什么领域而生，那比通用芯片的效率和能耗呢，更强，像阿里平头哥的含光，华为的升腾，谷歌的 tpu， 这些 ai 芯片呢，都算 acc。 但毕竟啊，要自己研发，投入呢，是非常大的，一次流片的成本啊，可能就要受益，研发周期很长，而且啊，还只适合呢单一的场景。 f p g a 啊，讲究灵活性，它呢，不像一般的芯片内部结构和指令呢，出了厂啊，就是锁死的， 随时呢都可以重复调整，特别特别万金油，堪称啊，芯片界的齐天大圣。近几年呢，在汽车和人工智能领域啊，都有广泛的应用。像英特尔和 m d 呢，就很看好啊，他在服务器市场的表现，但 f p g a 的峰值算力呢，弱了一点， 编程成本呢也很高，要跑大模型啊，这种他也只能打打配合，或者呢是帮企业啊，在研发新产品的时候呢，试试水。这么看下来啊， gpu 呢并非是唯一的选择，那为什么他就这么受欢迎呢？一方面啊，是他的通用性， 另一方面呢，是因为英伟达围绕 g p u 和库达建立起的生态做大模型呢，你绕不开英伟达，他让 g p u 啊变相成了唯一的选择。这个呢，在我们之前的视频有提到过，大家可以去主页看一下。所以啊，我觉得呢，现在的这些 ai 企业啊，去自研芯片， 除了去解决英伟达又贵又难买的燃眉之计外呢，还可能是在未来啊，成为芯片加模型整套解决方案的供应商呢，在铺路，当拥有了自己的算法后啊，就可以针对性的开发配套的芯片，这样呢，也能 提升效率，降低成本。大模型啊，不是所有的企业都能去做的，现在呢，还在摸索竞争的阶段，更何况啊，整体的热度呢，其实也下来了， gpu 的警权啊，未来是肯定会缓解的，那也相信呢，会有更多的芯片方案的出现。
1447芯片超人花姐
