AI芯片产业链
作者：微信文章GPU凭借并行计算架构高效处理深度学习训练与高端推理任务，显著缩短模型训练周期；例如英伟达H100与华为异腾芯片通过集成专用单元实现高算力输出，成为数据中心的核心硬件。
FPGA通过可编程结构灵活适配不同算法，在工业质检与自动驾驶等实时推理场景中提供高能效，且开发周期短，适合中小批量应用。
ASIC为特定算法全定制，在目标任务中实现性能与功耗最优，如谷歌TPU专注于推理加速，比特大陆芯片优化视频处理，但开发成本高，适用于规模化场景。
高性能SoC集成多模块如CPU与AI加速核，在自动驾驶与云端服务器中协调复杂数据处理，支撑分布式大模型计算。
低功耗SoC以高能效驱动移动与物联网设备，如手机神经引擎支持实时应用，并在无外接电源下实现终端智能感知。
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