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大模型推理加速硬件—从GPU到NPU的AI芯片技术演进.docx
资料介绍
大模型推理加速硬件——从GPU到NPU的AI芯片技术演进
——2026年AI芯片技术全景与选型指南
一、引言
大模型的快速发展对AI芯片提出了前所未有的算力需求。2026年，AI芯片市场呈现"GPU主导、NPU崛起、多元并存"的格局：NVIDIA凭借Blackwell架构巩固领军地位，华为昇腾引领国产化替代，AI专用芯片（NPU、TPU）在推理场景中展现独特优势。本文系统梳理AI芯片的技术架构、产品格局和选型策略。
二、AI芯片的技术架构
2.1 GPU（图形处理器）
GPU凭借并行计算能力成为AI训练和推理的主力芯片。NVIDIA的GPU产品线持续更新：
· Hopper架构（H100/H200）：引入FP8 Transformer Engine，支持大模型训练加速。
· Blackwell架构（B100/B200）：2026年主力产品，原生支持FP4精度，能效比提升2倍以上。
· 下一代架构：预计2027年推出，采用3D Chiplet和存算一体设计。
GPU的核心优势在于：强大的并行计算能力、成熟的CUDA软件生态、以及灵活的编程模型。
2.2 NPU（神经网络处理器）
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