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计算芯片是 AI 算力的核心执行单元，所有 AI 任务（如模型训练、推理）的底层计算都由它完成，直接决定了 AI 算力的 “速度、效率和适用场景”，是支撑 AI 技术落地的硬件基石。
一、核心作用 1：执行 AI 专属的并行计算任务
AI 任务（尤其是深度学习）的核心是海量矩阵运算、卷积操作（如图像识别中的特征提取），这类任务需要 “同时处理大量相似数据”，即并行计算。
传统 CPU 以 “少量核心 + 高主频” 设计为主，擅长串行任务，处理 AI 并行计算时效率极低。
计算芯片（如 GPU、ASIC）通过 “数千个轻量化计算核心” 架构，可同时执行数万次运算，将 AI 训练速度提升数十至数百倍。例如，英伟达 H100 GPU 的 Tensor Core，每秒可完成 4P FLOPS（FP8 精度）的 AI 计算，能支撑千亿参数大模型的训练。
二、核心作用 2：适配不同 AI 场景的算力需求
不同 AI 场景（训练 vs 推理、云端 vs 边缘端）对算力的需求差异极大，计算芯片通过硬件架构优化，实现场景化适配。
模型训练场景：需 “大算力 + 高灵活性”，GPU 和通用 ASIC 是主流。
支持高精度计算（如 FP32、FP16），确保模型训练的准确性。
可灵活适配不同网络结构（如 CNN、Transformer），满足多领域训练需求（如图像、NLP）。
推理场景：需 “低延迟 + 高能效”，专用 ASIC 和 FPGA 更具优势。
推理无需训练时的高精度，可通过 INT8、FP8 量化计算降低延迟（如谷歌 TPU v5e，推理延迟比 GPU 低 50%）。
边缘端（如自动驾驶车机、智能摄像头）受限于功耗，FPGA 的低功耗特性（如赛灵思 Alveo，功耗仅 30W）更适配。
三、核心作用 3：决定 AI 算力的 “性能天花板”
计算芯片的硬件参数直接定义了 AI 算力的上限，是衡量算力强弱的核心标准。
算力密度：单位体积内的计算能力，如华为昇腾 910B 芯片，单芯片算力达 256 TFLOPS（FP16），可减少集群所需芯片数量，降低部署成本。
内存带宽：芯片与内存间的数据传输速度，AI 计算需频繁读取数据，高带宽可避免 “计算核心等数据” 的瓶颈。例如，H100 的 HBM3 内存带宽达 3.35TB/s，是传统 DDR5 内存的 10 倍以上。
四、核心作用 4：优化 AI 算力的 “能效比”
随着 AI 算力需求爆发，能耗成为关键问题，计算芯片通过硬件优化降低单位算力的能耗。
专用 ASIC 通过 “剔除冗余计算单元”，仅保留 AI 所需功能，能效比远超通用芯片。例如，用于大模型推理的 ASIC 芯片，每瓦功耗可提供的算力是 GPU 的 3-5 倍。
支持动态功耗调节，如根据任务负载自动降低芯片频率，在轻量推理场景（如智能音箱语音识别）中减少不必要的能耗。
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