在深度学习模型参数数量以每年10倍速度增长的今天，传统计算架构正面临前所未有的挑战。当ResNet-50在2015年需要7.8TFLOPS算力时，GPT-3在2020年已将需求推高到3.14EFLOPS，这相当于在五年内实现了40万倍的增长速度。这场算力军备竞赛的背后，一场静默的芯片架构革命正在重塑
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AI芯片架构暗战：TPU与NPU的技术博弈如何重塑算力格局
在人工智能算力需求呈现指数级增长的今天，专用加速芯片的架构演进已经成为决定技术突破速度的关键战场。这场始于2016年的硬件革命，从谷歌TPU的横空出世到NPU架构的百花齐放，背后隐藏着三条清晰的演进路径：计算范式创新、内存架构重构以及指令集革命。 一、计算单元架构的范式突破 ...
AI芯片战局白热化：解密TPU v5技术壁垒与国产替代破局之道
在人工智能算力需求呈现指数级增长的今天，全球AI芯片市场正经历着前所未有的技术迭代与生态重构。本文通过深度剖析TPU v5架构设计哲学，结合国产算力芯片的突围实践，揭示硬件生态博弈中的关键技术路径与商业逻辑。 一、TPU v5的架构革新与生态护城河 谷歌第五代张量处理器（TPU...