高性能硬件是人工智能的基石，尤其是在机器学习和深度学习领域，海量数据是常态。从充当计算机大脑的中央处理器 (CPU) 到加速计算的图形处理器 (GPU)，硬件的作用是提供处理和运行复杂数据算法所需的原始能力。

一、通用芯片的并行革命：CPU 与 GPU

在人工智能发展的早期阶段，计算主要通过 中央处理器 (CPU) 执行。CPU 以功能强大、能够执行各种通用任务而闻名，但其架构专注于顺序处理，即指令逐条执行。虽然 CPU 高效完成一般计算任务，但高级 AI（尤其是深度学习）需要对海量数据集进行复杂的数学运算，这要求并行处理而非顺序处理。

这时人们将注意力转向了 图形处理器（GPU）。尽管 GPU 最初的设计目的是处理游戏中像素丰富的图像渲染，但它天生专为并行处理而设计，能够同时执行数千个计算。

1.1 核心加速器：NVIDIA CUDA

GPU 成功转型的关键在于 NVIDIA CUDA (Compute Unified Device Architecture，统一计算设备架构)允许软件开发人员和科学家使用 GPU 来进行通用计算（而不只是图形渲染），这极大地降低了并行计算的门槛。

正是 CUDA 的成熟，使得 PyTorch 和 TensorFlow 等主流深度学习框架能够轻松地利用 NVIDIA GPU 的计算能力，从而确立了 NVIDIA 在 AI 硬件领域的强大软件生态壁垒。

GPU 在 AI 中的广泛应用，使其生产和价格受到企业和政府的严格监控，这也导致芯片成为贸易战制裁的对象。

例如，2022 年 9 月，美国商务部将七家中国超级计算实体列入“实体名单”，限制向这些实体出口某些商品和技术。这项禁令旨在阻止中国将芯片用于军事用途，但对人工智能行业的影响却深远。该禁令影响了两大芯片制造商——英伟达（Nvidia）和超微半导体（AMD）对中国的芯片出口，使得中国企业更难以获得构建人工智能应用程序所需的GPU。

但贸易战也促使中国增加对本国芯片制造的投资，这可能会促进新的芯片创新、供应链和制造工艺的发展。

二、专用芯片的能效飞跃：TPU

AI 硬件领域正在向更定制化、更高效的方向发展，随着人工智能领域的发展，对更专业硬件的需求也随之而来，这促使了由谷歌开发的 TPU（Tensor Processing Unit，张量处理单元） 的出现。

TPU 是一种专用集成电路 (ASIC)，专为加速机器学习工作负载而开发，以张量（多维数组，深度学习中的核心数据结构）命名，该结构指的是具有多个变量的多维数组。第一代 TPU 于 2016 年在谷歌内部使用，以提高其机器学习系统（如谷歌搜索和谷歌翻译）的效率。

TPU 和传统 GPU 之间的显著区别在于它们的架构：

• GPU 旨在处理大量相对较小的计算核心进行并行处理，这非常适合图形渲染，并且对某些类型的机器学习任务有益。
• TPU 专注于大型矩阵乘法单元设计，移除了通用计算所需的冗余组件，将晶体管主要用于矩阵乘法单元（Matrix Multiplication Units, MXU），从而实现了在训练和推理特定 Google 模型（如 BERT、Transformer）时无与伦比的效率。

虽然TPU相比GPU有较低的计算精度（这通常是神经网络工作负载可以接受的），但它可以显著提升性能，这使得 TPU 能够高效执行深度学习算法中常见的大规模矩阵运算，运行机器学习应用程序等方面比 GPU 快得多，而且更节能。

2.1 GPU 与 TPU 对比

三、AI 硬件的前沿趋势：专业化与异构计算

随着 AI 模型的不断发展，硬件的未来趋势是细分和整合，随着物联网和实时处理需求的增加，AI 推理任务正从云端迁移到本地设备（如智能手机、自动驾驶汽车、传感器）。这催生了 NPU (Neural Processing Unit，神经处理单元)。

NPU 是专用于 推理任务的低功耗 ASIC，通常集成在 CPU 芯片内部，以实现本地、快速、节能的图像识别和语音处理功能。

3.1 AI 硬件对比