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Sora也好，ChatGPT也好，大模型训练的背后是由高算力芯片所组成的大规模运算网络。Meta等巨头一出手就是几十万个高算力芯片，近千亿的投资来建设数据中心。而作为终端的AI产品，比如AI PC，AI手机，AI汽车，AI智能家居，依赖的就是终端产品内的算力芯片。图1: 典型的8xGPU算力系统（
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主频只是影响计算速度的一个因素，并不是全部。在执行一些计算密集型的任务场景中，FPGA的计算速度是更快的，目前FPGA作为CPU的协处理器已经广泛应用在Intel、AMD等公司的产品中。CPU、GPU、和FPGA的比较下图是左侧为CPU的组成，中间为GPU，右侧为FPGA。桌面端的CPU为冯诺依曼结
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在科技日新月异的今天，计算力已成为推动社会进步和产业升级的重要驱动力。而在这片浩瀚的计算海洋中，CPU、GPU、ASIC与FPGA作为四大核心力量，各自扮演着不可替代的角色。下面就由文档君带领大家深入探索这四种计算单元的奥秘。1.CPUCPU（中央处理器，Central Processing Uni
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近期，美国关税事件闹得沸沸扬扬，虽然在美国第一轮“对等关税”中，半导体被豁免，但许多人认为这不会持续太久。再加上，特朗普在白宫简报会上明确表示：“芯片（关税）很快就会开始实施，制药业也将在不久的将来开始征收关税。”虽然此前特朗普曾威胁中国台
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本文参考自“《100 份AI芯片技术修炼合集》”，本文来自“GPU原理详解：Tensor Core原理”，“GPU原理详解：Tensor Core架构演进”，“GPU原理详解：Tensor Core深度剖析”和“GPU原理详解：NVSwitch基础和原理”。在当今的高性能计算领域，英伟达的 GPU
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