什么是 AI 芯片？它与传统的 CPU 有哪些不同？除了 GPU 之外，AI 芯片还包括哪些类型，它们之间又有怎样的区别？在这段七分多钟的视频中，科普达人 New MaChina 将为你详细解答这些问题。

AI 芯片的本质是一类为大规模并行与高效数学计算而优化的专用处理器。传统 CPU 追求通用性和灵活性，适合处理操作系统、应用程序和复杂的逻辑任务，但在面对神经网络训练与推理时，往往因内核数目有限而显得力不从心。与之不同的是，AI 芯片往往拥有成百上千的处理单元，能够同时执行大量重复性的矩阵与张量运算，这对于深度学习等领域至关重要。

GPU（图形处理单元）是最早广泛应用于 AI 计算的代表。最初为游戏和图形渲染设计，GPU 擅长高速并行的数学运算，这一特点恰好满足了神经网络训练的需求。后来，谷歌等科技公司又推出了 TPU（张量处理单元）等专用芯片，这类芯片在处理神经网络的矩阵和张量时实现了更高效的定制化优化。NPU（神经网络处理单元）等新兴架构也在不断涌现，进一步丰富了 AI 芯片的技术生态。

这些芯片的供应商格局也在发生变化。除了传统的半导体巨头如英伟达、AMD 外，谷歌、亚马逊、苹果、特斯拉、微软、Meta 等科技公司纷纷投入自研芯片，以满足各自生态系统中 AI 计算的差异化需求。同时，众多初创公司也在这一领域展开激烈竞争，推动了技术的多元创新。

AI 芯片的应用场景极为广泛。数据中心和云端服务是最重要的应用阵地，大规模模型训练和推理几乎离不开高性能 AI 芯片的支撑。与此同时，边缘设备上的 AI 计算需求也在快速增长。智能手机、摄像头、汽车等终端设备中，AI 芯片让本地智能成为可能。例如，苹果在其移动设备上集成了神经引擎，特斯拉则为自动驾驶训练开发了 Dojo 芯片。这些专用芯片将 AI 算法的计算能力推向了前所未有的高度。