AI芯片的基礎關鍵參數分析.pdf

AI芯片的基礎關鍵參數分析。算力是衡量計算機處理信息能力的重要指標，其中AI算力專注于AI應用，常見單位為TOPS和TFLOPS，通過GPU、ASIC、 FPGA等專用芯片提供算法模型訓練和推理。算力精度作為衡量算力水平的一種方式，其中FP16、FP32應用于模型訓練， FP16、INT8應用于模型推理。

AI芯片通常采用GPU和ASIC架構。GPU因其在運算和并行任務處理上的優勢成為AI計算中的關鍵組件，它的算力和顯 存、帶寬決定了GPU的運算能力。GPU的核心可分為CudaCore、Tensor Core等；Tensor Core是增強AI計算的核心， 相較于并行計算表現卓越的CudaCore，它更專注于深度學習領域，通過優化矩陣運算來加速AI深度學習的訓練和推理 任務，其中Nvidia Volta Tensor Core架構較Pascal架構（CudaCore) 的AI吞吐量增加了12倍。此外，TPU作為ASIC的一 種專為機器學習設計的AI芯片，相比于CPU、GPU，其在機器學習任務中的高能效脫穎而出，其中TPU v1在神經網絡 性能上最大可達同時期CPU的71倍、GPU的2.7倍。