结构。AI布局方面，早在生成式AI变革初期就已参与并与OpenAI、微软合作。 2023年3月，英伟达在GTC大会上推出4个针对各种生成式AI应用程序来优化的推理平台，其中发布带有双GPU NVLink的H100 NVL加速计算卡，以支持ChatGPT类大型语言模型推理。与适用于GPT-3处理的HGX A100相比，配备四对H100与双GPU NVLink的标准服务器的速度最高可达10倍。

　　2022年12月，OpenAI发布基于GPT-3.5的聊天机器人模型ChatGPT，参数量达到1750亿个。ChatGPT引领全球AI浪潮，AI发展需要AI芯片作为算力支撑。 据Trca数据，全球AI芯片市场规模预计由2018年的51亿美元增长至2025年的726亿美元，对应CAGR达46.14%； 据前瞻产业研究院数据，中国AI芯片市场规模预计由2019年的122亿元增长至2024年的785亿元，对应CAGR达45.11%。AI芯片中由于GPU通用型强，满足深度学习大量计算的需求，因此GPU在训练负载中具有非常大的优势。以GPT-3为例，在32位的单精度浮点数数据下，训练阶段所需GPU数量为1558个，谷歌级应用推理阶段所需GPU数量为706315个。

　　2023年3月，公司在GTC大会上推出4个针对各种生成式AI应用程序来优化的推理平台，帮助开发者快速构建专业的AI应用程序。每个平台都包含针对特定生成式人工智能推理工作负载来优化的GPU以及专用软件，包括AI视频、图像生成、大语言模型部署及推荐系统：

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　　（Artificial Intelligence chips）是特别设计用于处理人工智能（

　　的出现改变了计算机的解决方法，加速了AI领域的发展，并将其应用于人脸识别，自然语言处理，机器学习和数据分析等领域。

　　方向已经取得显著进展，应用场景不断拓展和渗透，全球科学技术企业纷纷入场角逐。然而，由此带来的算力瓶颈问题正慢慢的受到关注。

　　。nvidia公司推出的GTX和tesla系列显卡拥有超高的并行运算能力，

　　系统的细胞。尽管它们似乎很相似，但它们在实际应用中具有不一样的功能和优势。在本文

　　类型，它们都是为了更好地处理数据而设计的。虽然它们都在处理数据方面有类似之处，但在设计和使用方面还是有很大的区别。 首先

　　基于特定的深度学习算法和网络结构可以进行优化，通过专用硬件实现高效计算和推理。ASIC通常可提供更高的性能和能效比，但研发和生产所带来的成本较高。

　　都可定义为用来运行机器学习工作负载的集成电路（IC），包括FPGA、GPU或定制A

　　来源：ST社区 2010年以来，由于大数据产业的发展，数据量呈现爆炸性增长态势，而传统的计算

　　电子发烧友网报道（文/李弯弯）现在各种应用场景对算力的需求慢慢的变大，为满足需求，各厂商不断提升

　　厂商占了重要地位，阿里、百度、腾讯、亚马逊等互联网公司也早早布局，另外不少初创公司积极推出

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　　为代表，即 GPU、 FPGA、 ASIC，但CPU依旧发挥着无法替代的作用；另一种是颠覆经典的冯·诺依曼计算

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　　厂商，向上很难与国际巨头竞争云端市场，所立足的终端市场又存在细分化、碎片化，缺少杀手级应用的挑战

　　内置神经网络单元（NPU），运算能力达1.92TFP 16 OPS，配备全球首款配备4.5G基带