摩尔线程被套 #大A就好#摩尔线程

摩尔线程刚刚买了十多万咋办了

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发布时间：2025-12-08 07:58

财经洋洋妹

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摩尔线程还能追吗？摩尔线程与英伟达，谷歌TPU，Amd寒武纪摩尔线程还能追吗？摩尔线程与英伟达，谷歌TPU，Amd，寒武纪之间的差异化是什么？
过去十年，AI 与高性能计算的爆发催生了多种加速器设计路线：从通用 GPU（Graphics Processing Unit）到专用的 NPU/TPU，再到兼顾图形与通用计算的混合架构。摩尔线程（中国新兴 GPU 厂商）、寒武纪（以 NPU 为核心）、英伟达（GPU 的“通用+专用”路线）、谷歌 TPU（端到端为深度学习定制的 ASIC）以及 AMD（走通用 GPU + HPC/AI 专用扩展的路线）代表了五条典型的设计谱系。把它们放在一起比较，可以看出不同设计取舍如何影响性能、能效、生态与产业链风险。
英伟达（NVIDIA）：从图形渲染起家，GPU 逐步被证明对矩阵乘加（GEMM）、张量计算极其适合，因此演化出强大的张量核（Tensor Cores）和丰富的混合精度支持，目标是覆盖从游戏、图形到深度学习训练与推理的广泛场景。NVIDIA 在数据中心做出了“GPU 即 AI 加速器”的赌注，并同时在软件层（CUDA、cuDNN、TensorRT、CUDA-X）构建了强生态。NVIDIA 的架构路线以通用计算单元 + 专用张量单元 + 高带宽互连（NVLink）为核心。
谷歌 TPU（Tensor Processing Unit）：从一开始就是为深度学习的矩阵乘加与张量流（TensorFlow）量身定做的 ASIC。TPU 的关键是大规模的Systolic Array（脉动阵列），把 MAC（乘加）阵列和低延迟本地内存紧耦合，借助专门的编译器（XLA）把模型数据流映射为高度优化的内存与计算流水线。TPU 更像“把数学直接做在硅片上”的设计，牺牲了一部分通用性换取极高的能效与规模化吞吐。
AMD：长期走 GPU 通用计算路线，但在近几年把目标细化为 HPC 与 AI 两大分支，提出 CDNA（AI/HPC 专用）和 RDNA（图形）两条路线。AMD 的策略是通过开放的软件栈（ROCm）和高性能互连（如 EPI/Infinity Fabric）来构建可扩展的加速平台，强调可组合性与多卡互联，以便在超级计算与云端竞争中与 NVIDIA 正面交锋。
寒武纪（Cambricon）：定位更偏向于 NPU（Neural Processing Unit）与端云一体，产品线覆盖从终端 SoC 到云
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