AI算力芯片分类与发展历史是怎么样的？

随着人工智能技术的迅猛发展，AI算力芯片作为支撑AI技术的重要基石，其分类和发展历史备受关注。一、GPU：图形处理单元与AI计算的融合GPU，即图形处理单元，最初设计用于图形渲染和游戏领域，但随着人工智能的兴起，其并行计算能力逐渐被应用于AI领域。GPU的工作原理类似于一个并行计算器，通过大量的计算核心同时处理数据，可以显著提高计算效率。在深度学习等需要大量计算资源的领域，GPU发挥着举足轻重的作用。GPU市场主要由英伟达、英特尔和AMD等少数几家巨头垄断。这些公司通过不断的技术创新和产品迭代，推动了GPU性能的持续提升。同时，国内GPU市场也涌现出了一批优秀的企业，如海光信息、景嘉微等，它们通过自主研发和技术创新，逐渐打破了国外巨头的垄断地位。GPU的发展历程可以概括为四个阶段：诞生之前、快速发展期、CUDA生态建立期和深度学习计算时期。其中，CUDA（Compute Unified Device Architecture）是英伟达推出的一种并行计算平台和编程模型