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摩尔线程还能追吗?英伟达、谷歌TPU、AMD、寒武纪的差异化路径解析 摩尔线程与英伟达:GPU产业的双轨竞争格局深度分析 当前,全球GPU产业呈现出英伟达领跑与摩尔线程追赶的双轨竞争格局。英伟达凭借数十年的技术积淀与CUDA生态的绝对优势,主导着全球数据中心与AI计算市场。其Hopper、Blackwell架构及NVLink、Tensor Cores等技术构成了深厚的护城河。相比之下,摩尔线程作为中国GPU的核心创新力量,正凭借自主研发的MUSA统一架构加速国产替代,在信创市场取得突破,其“春晓”、“苏堤”芯片系列展现出明确的追赶态势。 在软件生态上,英伟达拥有包含400万开发者的CUDA帝国,生态壁垒坚固。摩尔线程则采取“兼容+创新”策略,通过MUSA架构兼容PyTorch等主流框架以降低迁移成本,同时积极建设本土开发者社区,推出自主的MT CUDA工具链,从教育和政务市场切入,逐步构建生态基础。 产品与供应链策略差异显著。英伟达的产品矩阵完整,覆盖从消费级到数据中心的广阔市场,其供应链全球化但也受地缘政治影响。摩尔线程则聚焦细分领域:桌面级产品主攻办公与轻量设计,服务器级聚焦AI推理与云渲染,并积极构建本土供应链以应对不确定性。 展望未来,双方的战略路径已然分明。英伟达继续执行“架构驱动”的领先策略,引领AI训练前沿。摩尔线程则践行“农村包围城市”,从政策驱动市场向商业市场渗透,有望在边缘AI、专业可视化等细分领域形成突破。短期内,英伟达的技术与生态优势难以撼动,但摩尔线程在中国数字化转型浪潮中获得了独特的发展窗口。 GPU产业正进入一个差异化共生的新阶段。英伟达主导全球创新与高端市场,摩尔线程则在国产化替代赛道构建竞争力。这种双轨并行格局将推动技术多元化发展,最终促进整个计算产业的进步。摩尔线程的追赶速度与生态建设成效,将深刻影响中国智能计算的自主可控进程。#摩尔线程 #英伟达 #寒武纪 #谷歌 #AMD
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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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