人工智能算力芯片的应用与挑战.pdfVIP

微型计算机

人工智能2025年第04期

人工智能算力芯片的应用与挑战

陈建洲，欧阳如炽

（深圳力合报业大数据中心有限公司，广东深圳518110）

摘 要：文章旨在探讨人工智能算力芯片的应用范围及面临的技术和市场挑战，并分析其解决策略。通过详

细阐述算力芯片的类型及其在云计算、边缘计算和移动设备中的应用，揭示了其在现代科技发展中的核心作用。

文中进一步分析了这些芯片面临的高能耗、热管理难题及制造复杂性等技术挑战，以及成本压力和市场竞争等经

济挑战。结果表明，通过技术创新和有效的市场策略，以及开放合作和生态系统构建，可以有效应对这些挑战。

关键词：算力芯片；人工智能；技术挑战；市场策略

随着人工智能技术的快速发展，算力芯片作为AI实结构使其在处理复杂的矩阵和向量运算时表现出色，

现核心功能的基石，其性能直接影响到AI应用的广度和极大地加快了神经网络训练的速度。与此同时，为了更

深度。从云计算到移动设备，算力芯片的广泛部署正推专门地应对AI的特定需求，出现了专用神经网络处理器

动着各行各业的技术变革，例如通过深度学习加速器提（NPU）和张量处理单元（TPU）。这些专用芯片针对深

升大数据分析的效率，或是通过边缘计算优化实时数度学习算法的低精度运算进行了优化，能够提供更高的

据处理[1]。然而，芯片技术在迅猛发展的同时，也面临诸能效比和更快的处理速度，尤其是在进行前向推断和反

多挑战，包括能耗高、热管理困难以及生产复杂性等技向传播计算时。每种芯片的设计和优化都着眼于其最适

术问题。此外，市场竞争激烈和成本压力也为芯片制造应的应用场景，从而确保在特定的人工智能任务中能够

[3]

商带来了经济上的挑战。本文旨在深入探讨算力芯片的提供最优的性能表现。

应用场景和技术挑战，分析解决策略，以期提出有效的（二）主要应用领域概述

优化措施，进而推动人工智能技术的持续进步和应用1.云计算与数据中心

普及。通过对算力芯片在现代科技中的关键作用进行研在云计算与数据中心领域，算力芯片发挥着不可

究，我们可以更好地理解并优化这一核心技术，以支持替代的作用，这主要得益于其能够处理大规模数据集

未来智能化社会的发展需求。并支持复杂的数据分析和机器学习任务。数据中心利用

一、人工智能算力芯片的应用高性能的CPU和GPU来处理和分析来自全球的庞大数

（一）算力芯片的类型及特点据流[4]。例如，GPU在数据中心被用于加速数据库查询

算力芯片，作为人工智能技术的计算核心，可以分和事务处理，同时也支持高并行度的数据分析应用。近

为多种类型，每种类型的芯片都具有其独特的设计特点年来，随着AI的应用日益广泛，专用的AI芯片如TPU和

和应用优势。其中，中央处理单元（CPU）由于其通用性FPGA也开始在数据中心大规模部署，以优化机器学习

高和编程灵活性强的特点，被广泛应用于各种基础的数模型的训练和推断速度。这些专用芯片通常具有更高的

据处理任务。CPU的架构能够处理各种类型的计算需能效比，可以在降低能耗的同时提供必要的计算支持，

求，但在处理大规模并行任务时效率较低[2]。此外，图尤其是在处理深度学习任务时，比传统的CPU和GPU更

形处理单元（GPU）在图形渲染外，也越来越多地被应加高效。此外，随着云服务的普及和发展，数据中心对

用于加速深度学习算法的训练过程中。GPU的高度并行算力芯片的依赖将持续增长，芯片技术的进步也推动了

云计算服务的创新，使得云资源能够更加灵活地分配给

作者简介：