从通用计算到智能加速的范式转移
AI芯片的兴起标志着计算架构正在经历根本性变革。随着神经网络算法的广泛应用，传统CPU和GPU在能效比上面临瓶颈，专用AI加速器应运而生，成为智能时代的算力基石。
技术路径多元化
当前AI芯片市场呈现出多种技术路径并存的局面：
1. 训练芯片
高精度浮点计算能力
大规模并行架构
高速互联接口
2. 推理芯片
注重能效比和延迟
支持多种量化精度
灵活的网络结构适配
3. 端侧AI芯片
极低功耗设计
轻量级网络加速
成本敏感优化
架构创新亮点
现代AI芯片采用了多种创新架构：
脉动阵列：数据流式计算，减少内存访问
可重构计算：适应不同网络结构
存算一体：突破内存墙限制
异构集成：CPU+AI加速器协同工作
应用场景差异化
不同AI芯片针对的应用场景存在明显差异：
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云端训练芯片 → 大规模模型训练 → 高算力需求
云端推理芯片 → 在线服务推理 → 高吞吐需求
边缘AI芯片 → 实时响应应用 → 低延迟需求
终端AI芯片 → 设备端智能 → 低功耗需求
挑战与发展方向
AI芯片领域仍然面临诸多挑战：软件生态碎片化、算法快速迭代带来的兼容性问题、以及不同应用场景下的能效比平衡。未来趋势将更加注重软硬件协同设计和领域专用架构，在通用性与效率之间寻找最优平衡点。
