隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，大模型訓練和推理對計算資源的需求日益增長。異構(gòu)計算硬件體系憑借其多樣化的計算單元組合，成為滿足這一需求的重要解決方案。該體系主要由CPU、GPU、FPGA和ASIC等不同類型的處理器構(gòu)成，每種處理器在特定應用場景中展現(xiàn)出獨特優(yōu)勢。
作為通用計算核心的CPU，以其強大的邏輯控制和任務調(diào)度能力，在處理復雜串行任務時表現(xiàn)突出。然而，在AI計算場景中，CPU的并行計算能力相對有限，能效比也低于專用加速器。現(xiàn)代CPU通過集成多核心和SIMD指令集（如AVX-512）等技術(shù)，在一定程度上提升了AI計算性能，但仍與專用硬件存在差距。
GPU最初為圖形渲染設(shè)計，因其強大的并行計算能力，現(xiàn)已成為AI訓練和推理的主流選擇。GPU配備數(shù)千個計算核心，在矩陣運算和卷積運算等AI核心算法上表現(xiàn)優(yōu)異。盡管GPU在能效比方面優(yōu)于CPU，但功耗較高且成本昂貴。在特定算法場景中，GPU的效率可能不及專用芯片。
FPGA以其硬件可重構(gòu)特性，允許用戶根據(jù)特定應用需求定制硬件邏輯，實現(xiàn)高度優(yōu)化的計算加速。FPGA在能效比和靈活性方面具有優(yōu)勢，特別適合需要定制化加速的場景。然而，F(xiàn)PGA開發(fā)復雜度高，需要專業(yè)硬件設(shè)計知識，且運行頻率相對較低，在大規(guī)模部署時面臨挑戰(zhàn)。
ASIC針對特定應用進行優(yōu)化，在能效比和性能方面表現(xiàn)最佳。AI領(lǐng)域的ASIC（如TPU、NPU）針對深度學習算法特點進行專門優(yōu)化，實現(xiàn)了極高的計算密度和能效比。然而，ASIC缺乏通用性，開發(fā)成本高且周期長，適合大規(guī)模、固定場景的應用。
在大模型場景中，不同芯片各有所長：GPU適合大規(guī)模并行訓練，ASIC適合高能效推理，F(xiàn)PGA適合特定算法加速，CPU適合任務調(diào)度和控制。異構(gòu)計算架構(gòu)通過合理組合這些計算單元，可以充分發(fā)揮各自優(yōu)勢，實現(xiàn)整體系統(tǒng)性能的最優(yōu)化。
從性能功耗比來看，ASIC表現(xiàn)最優(yōu)，GPU次之，F(xiàn)PGA再次之，CPU最低。但從靈活性和開發(fā)難度來看，則呈現(xiàn)相反趨勢。在實際異構(gòu)計算系統(tǒng)中，CPU+GPU組合常用于通用AI訓練，CPU+FPGA組合用于需要定制化加速的場景，CPU+ASIC組合則用于大規(guī)模推理部署。這種多樣化的硬件組合，為不同場景下的AI計算提供了最優(yōu)解決方案。
國產(chǎn)AI芯片近年來取得顯著進展，形成了多元化的技術(shù)路線和產(chǎn)品體系。主要廠商包括寒武紀、華為昇騰、海光、壁仞、燧原、沐曦、摩爾線程等，各自推出了具有特色的AI芯片產(chǎn)品。
寒武紀作為國內(nèi)AI芯片的領(lǐng)軍企業(yè)，專注于人工智能芯片產(chǎn)品的研發(fā)與技術(shù)創(chuàng)新，提供云邊端全場景AI芯片產(chǎn)品。其云端產(chǎn)品線包括思元290、思元370等，邊緣端產(chǎn)品線包括MLU220系列，終端產(chǎn)品線包括智能處理器IP。寒武紀采用自研DSA計算架構(gòu)，與特斯拉DOJO的存算一體架構(gòu)和壁仞科技的近存架構(gòu)形成不同的技術(shù)路線。
華為昇騰系列芯片包括昇騰910和昇騰310等，其中昇騰910是面向訓練的高性能AI芯片，昇騰310主要面向推理場景。昇騰芯片采用達芬奇架構(gòu)，支持3D Cube計算引擎，在AI計算性能方面具有競爭力。華為還推出了MindSpore AI框架，與昇騰芯片深度協(xié)同，形成了全棧AI解決方案。
海光DCU系列是基于GPGPU架構(gòu)的AI加速器，兼容CUDA生態(tài)，降低了用戶遷移成本。海光DCU產(chǎn)品深算一號在通用計算和AI計算方面表現(xiàn)均衡，特別適合科學計算與AI融合的應用場景。壁仞B(yǎng)R100系列采用近存計算架構(gòu)，在計算密度和能效比方面具有創(chuàng)新，是國內(nèi)高端AI芯片的代表之一。
燧原科技、沐曦集成電路、摩爾線程等新興AI芯片企業(yè)也各具特色。燧原科技推出邃思系列AI芯片，采用自研的GCU架構(gòu)；沐曦集成電路專注于高性能GPU研發(fā)；摩爾線程則面向圖形計算和AI計算融合場景。這些企業(yè)的創(chuàng)新推動著國產(chǎn)AI芯片技術(shù)的多元化發(fā)展。
在國產(chǎn)AI芯片技術(shù)路線中，多數(shù)廠商采用自研指令集，以實現(xiàn)更好的性能優(yōu)化；在制程工藝方面，普遍采用7nm、5nm等先進工藝；在算力指標方面，高端產(chǎn)品已接近國際領(lǐng)先水平；在生態(tài)兼容性方面，通過支持主流AI框架、提供遷移工具等方式，降低開發(fā)者使用門檻。
從技術(shù)路線來看，國產(chǎn)AI芯片主要分為三類：一是以寒武紀為代表的NPU路線，專注于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理；二是以華為昇騰為代表的達芬奇架構(gòu)路線，強調(diào)3D Cube計算技術(shù)；三是以壁仞為代表的類GPU路線，兼容CUDA生態(tài)。這些不同的技術(shù)路線反映了國產(chǎn)AI芯片在追趕國際先進水平過程中的多元化探索。
