ai推理和训练芯片（ai芯片 训练 推理）

本篇文章给大家谈谈ai推理和训练芯片，以及ai芯片 训练 推理对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、ai芯片按照功能分类ai芯片的分类
• 2、人工智能芯片有哪些公司?
• 3、训练芯片和推理芯片,都是干嘛的?
• 4、中国有哪些AI芯片
• 5、ai芯片h200用来干嘛al2001芯片什么功能

ai芯片按照功能分类ai芯片的分类

1、Inference环节指利用训练好的模型，使用新的数据去“推理”出各种结论，如视频监控设备通过后台的深度神经网络模型，判断一张抓拍到的人脸是否属于黑名单。虽然Inference的计算量相比Training少很多，但仍然涉及大量的矩阵运算。在推理环节，GPU、FPGA和ASIC都有很多应用价值。

2、根据功耗的不同，AI芯片可分为高功耗、中功耗和低功耗级别。通常来说，高功耗的AI芯片一般用于云计算场景，而低功耗的AI芯片则用于边缘计算或者移动设备。按照架构分AI芯片的架构也是分类的一种方式。目前比较流行的AI芯片架构有CPU、GPU、FPGA和ASIC等。

3、AI芯片可以根据不同的设计和应用场景分为多种类型，以下是其中的一些常见类型：CPU和GPU：传统的通用处理器，由于其广泛应用于计算机和移动设备等领域，因此在AI应用中也得到了广泛的应用。ASIC：专用集成电路，根据特定的应用场景定制设计，性能高、功耗低，但是开发成本较高，适合量产。

人工智能芯片有哪些公司?

1、英伟达 （Nvidia） - 从游戏GPU起家，现在是AI芯片的领导者，其Xavier、Volta和Tesla系列专为深度学习应用设计，如自动驾驶和数据中心。DGX A100和H100是其旗舰产品，尤其在云GPU市场占据主导。 AMD - 除了CPU和GPU，AMD也推出AI加速器，如MI300，与Nvidia在AI训练市场竞争。

2、华为海思是华为旗下的半导体公司，拥有强大的研发实力和丰富的产品线，广泛应用于智能手机、智能驾驶、智能监控等领域。寒武纪专注于人工智能芯片产品的研发与技术创新，致力于打造人工智能领域的核心处理器芯片，产品包含Cambricon系列解决器，应用于智能驾驶、智能安防、智能语音等多个领域。

3、寒武纪科技：作为AI芯片研发的先驱，寒武纪提供智能云服务器、终端及机器人处理器，以及IP授权和相关服务，总部位于北京中科寒武纪科技有限公司。 燧原科技：成立于2018年的燧原，自主研发高性能通用芯片，如“邃思”，推出云端训练和推理产品，如云燧Ti10和驭算软件平台。

4、**中科寒武纪**：寒武纪专注于AI芯片研发，上市首日市值突破千亿。MLU100与MLU290芯片性能接近英伟达A100。平均工资为39 K，按学历统计，本科工资35K，硕士工资46K。北京与上海工资分别为37K与41K。公司招聘软件架构师、自动驾驶技术服务工程师等职位，同时进行2024届校园招聘。

5、昆仑芯：AI芯片企业，深耕AI加速领域，专注打造通用AI芯片，已实现两代产品的量产及应用，涵盖互联网、智慧工业、智慧金融等领域。 四维图新：导航地图领域的领导者，提供导航地图、动态交通信息、位置大数据和定制化车联网解决方案，致力于打造“智能汽车大脑”，赋能智慧[_a***_]。

6、以下是一些知名的人工智能芯片公司：英伟达（NVIDIA）：作为人工智能芯片领域的巨头，英伟达自 20 世纪 90 年代起就为游戏领域生产图形处理单元（GPU），在人工智能兴起后更是占据重要地位。其芯片组旨在解决各个行业的业务问题，如数据中心的 AI 训练和推理等。

训练芯片和推理芯片,都是干嘛的?

1、AI芯片分为训练芯片和推理芯片，主要依据它们在人工智能系统中的不同作用。训练芯片专注于模型的训练阶段，利用大量数据和优化算法调整模型参数，使模型能从数据中学习到模式和规律。这一阶段的核心目标是通过迭代和参数优化，找到最佳参数设置，以实现对新数据的准确预测。

2、训练芯片：训练芯片主要用于机器学习模型的训练阶段，这是模型构建和参数优化的过程。用途是在训练阶段，模型需要大量的数据和计算资源来调整和优化其权重和参数，以便能够执行特定任务。训练芯片专注于高性能计算和大规模数据处理，以支持这些计算密集型任务。

3、AI芯片是软硬件结合的产品，AI应用主要分为训练与推理两大环节。训练环节主要在云端，包括数据中心和超算，用于模型的训练和推理，如当前的AIGC大模型。推理环节则主要在边缘端，包括机器人、自动驾驶、手机、物联网设备等，使用训练好的模型进行推理。

4、目前在训练环节主要使用NVIDIA的GPU集群来完成，Google自主研发的ASIC芯片TPU0也支持训练环节的深度网络加速。Inference环节指利用训练好的模型，使用新的数据去“推理”出各种结论，如***监控设备通过后台的深度神经网络模型，判断一张抓拍到的人脸是否属于黑名单。

5、同时，根据承担任务的不同，AI 芯片又可分为训练芯片与推理芯片，分别用于构建神经网络模型与利用已训练的模型进行推理预测。在第一波人工智能浪潮中，ASIC 架构的 AI 芯片因性能与能效优势显著，得到了广泛的应用。

6、ASIC芯片，中文名为“专用集成电路”，通常以CPLD或FPGA为基础进行流片形成特定功能的芯片。本报告不专门区分ASIC与CPLD概念，以方便梳理和阅读。根据任务划分，AI芯片分为训练芯片和推理芯片。

中国有哪些AI芯片

1、昆仑芯：AI芯片企业，深耕AI加速领域，专注打造通用AI芯片，已实现两代产品的量产及应用，涵盖互联网、智慧工业、智慧金融等领域。 四维图新：导航地图领域的领导者，提供导航地图、动态交通信息、位置大数据和定制化车联网解决方案，致力于打造“智能汽车大脑”，赋能智慧出行。

2、昆仑芯（北京）科技有限公司则致力于打造拥有强大通用性、易用性和高性能的通用AI芯片，在互联网、智慧工业、智慧金融等领域均有规模部署。

3、中国本土AI芯片厂商实力盘点： 华为海思：起源于华为集成电路设计中心，1991年涉足芯片研发。2004年独立运营，海思总裁何庭波拥有北京邮电大学背景，海思在2019年美国制裁后展现出韧性，升至全球半导体销量第14名。

ai芯片h200用来干嘛al2001芯片什么功能

在应用方面，H200芯片可以广泛应用于各种AI应用领域，包括语音识别、图像处理、自然语言处理、智能推荐等。同时，英伟达还提供了完整的开发工具和软件库，使得开发者可以更加方便地使用H200芯片进行AI应用的开发和部署。

H200与H100完全兼容，无需对现有系统进行任何调整，使得AI公司可以无缝升级到H200，提升性能而不影响现有架构。对于AI公司来说，这是个好消息。

HGX H200 GPU***用了最新架构，并首次***用了HBM3e内存，性能提升明显，适用于大型语言模型。GH200 Grace Hopper超级芯片是将GPU和基于Arm的CPU结合起来的超级芯片，旨在应对全球最具挑战性问题的AI和HPC应用。这些芯片将应用于数据中心和超级计算机，处理复杂任务如天气预测、药物研发和量子计算。

H200基于与H100相同的Hopper架构，除了新的显存功能外，还具有与H100相同的功能，例如Transformer Engine，可以加速基于Transformer架构的LLM和其他深度学习模型。HGX H200***用英伟达NVLink和NVSwitch高速互连技术，8路HGX H200可提供超过32 Petaflops的FP8深度学习计算能力和1TB的超高显存带宽。

尽管H200的内存带宽提升，但其实际利用率并未提高。英伟达为了应对内存带宽的提升，可能需要在微架构层面进行调整。在面对AMD的竞争，英伟达未来可能需要走向chiplet架构，以提高其在内存带宽方面的表现。综上，英伟达在AI芯片领域的提升主要集中在内存带宽和显存容量上，而架构并未有实质性的改变。

英伟达H200发布，性能强劲却难以入手 在AI人工智能领域，近日NVIDIA发布了最新的H200芯片，被赞誉为目前最快的AI算力芯片。尽管皮衣刀客的步伐迅速，但H200的升级幅度并不如预期般大。相较于H100，H200的性能提升在60%到90%之间，主要体现在显存容量的提升和HBM3e显存的升级，而非核心计算能力的显著改进。

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