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GPU与AI加速芯片
资料介绍
一、核心概念与发展背景
图形处理器（Graphics Processing Unit，GPU）最初诞生于1999年，核心定位是为计算机图形渲染任务提供并行计算支持。相比于中央处理器（CPU）侧重通用场景的串行复杂逻辑处理，GPU天生具备大量轻量级计算核心，能够同时处理成千上万的并行任务，这种架构特性恰好契合了人工智能（AI）模型，尤其是深度学习模型对大规模矩阵运算的需求。AI加速芯片则是更宽泛的概念，指所有针对人工智能计算任务专门设计的芯片，GPU是目前应用最广泛的AI加速芯片品类，除此之外还包括TPU、NPU、ASIC、FPGA等不同技术路线的产品。
AI计算需求的爆发是推动GPU和专用AI加速芯片发展的核心动力。2012年AlexNet深度学习图像模型横空出世，首次用两块GPU完成模型训练，将图像识别错误率大幅降低超过10个百分点，让行业第一次直观感受到GPU对AI计算的加速价值。此后十年间，深度学习模型参数规模呈现指数级增长，从百万级的AlexNet发展到万亿级参数的大语言模型，对算力的需求每3-4个月就翻一倍，远远超过摩尔定律给出的芯片性能增长速度，这种需求缺口直接推动了GPU架构的持续迭代，也催生了各类专用AI加速芯片的研发和商业化落地。
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