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一篇讲透云端智能芯片，小白也能秒懂！（第3页）

谷歌的TPU（Tensor Processing Unit）系列芯片是专门为加速机器学习工作负载而设计的。它就像是谷歌在人工智能领域的一把“秘密武器”，有着独特的优势。

TPU使用专为执行机器学习算法中常见的大型矩阵运算而设计的硬件，能够更高效地训练模型。它拥有高带宽内存（HBM），就像一个拥有超大容量“仓库”的物流中心，允许使用更大的模型和批次大小。比如在训练大型语言模型时，TPU可以利用其高带宽内存，快速地读取和处理大量的文本数据，提高训练的速度和效率。

谷歌已经推出了多个版本的TPU，如TPUv1、TPUv2、TPUv3、TPUv4等。每个版本都在不断地升级和改进，性能越来越强大。例如，TPUv3是对TPUv2的重新设计，采用相同的技术，但MXU（矩阵乘法单元）和HBM容量增加了两倍，时钟速率、内存带宽和ICI（芯片间互连）带宽增加了1.3倍，而且TPUv3超级计算机还可以扩展到1024个芯片，大大提升了计算能力。TPUv5e则专为提升大中型模型的训练、推理性能以及成本效益所设计，与TPUv4相比，它在大型语言模型上的训练性能提高了2倍、推理性能提高了2.5倍 ，但成本却不到上一代的一半，让企业能够以更低的成本训练和部署更大、更复杂的AI模型。

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（四）华为昇腾系列（昇腾910用于云端训练）

华为的昇腾系列芯片在人工智能领域也有着重要的地位，其中昇腾910主要用于云端训练。

昇腾910采用了自家的达芬奇架构，这是一种专门为人工智能计算设计的架构，具有高效的计算能力和出色的能效比。它的算力非常强大，单卡可提供最高280 TFLOPS FP16算力，32GB HBM，16GB DDR4 ，能够满足大规模深度学习模型的训练需求。

基于昇腾910打造的Atlas系列产品，面向不同应用场景（端、边、云），为人工智能的发展提供了全面的支持。在云端，Atlas系列产品可以构建强大的智能计算平台，用于训练各种人工智能模型，如语音识别模型、图像识别模型等。同时，华为还不断完善昇腾芯片的软件生态，推出了一系列的开发工具和框架，帮助开发者更轻松地使用昇腾芯片进行人工智能开发。

（五）昆仑芯系列

昆仑芯的发展历程也很有意思，它的前身是百度智能芯片及架构部，2011年就启动了FPGA AI加速器研发。到了2020年，昆仑芯1代AI芯片量产，它可是国内唯一一款经历过互联网大规模核心算法考验的云端AI芯片，在百度搜索引擎、小度等业务中部署了数万片，还广泛应用于互联网、工业制造、智慧金融等领域，就像一个久经沙场的战士，在多个领域都立下了赫赫战功。

2021年，昆仑芯2代横空出世，性能比1代提升23倍，是国内首款采用GDDR6显存的通用AI芯片，通用性和易用性更强，就像一个升级后的超级战士，战斗力更强，使用起来也更方便。2025年，昆仑芯P800震撼登场，它是首款支持单机部署DeepSeek V3R1、671B满血版大模型的国产AI芯片，提供8卡与16卡两种配置，单机8卡配置就能实现2437tokens吞吐 。它采用自研的XPUP架构，显存超大，迁移成本低。现在，像招商银行、国家电网、中国钢研、同济大学、北京大学等众多央国企、高校和互联网企业都开始规模化部署昆仑芯P800算力，可见其受欢迎程度。

四、云端智能芯片的应用场景

（一）互联网领域

1. 搜索引擎优化：在互联网搜索中，每天都有无数的用户输入各种关键词进行搜索。云端智能芯片可以快速处理这些搜索请求，分析用户的意图，然后在庞大的网页数据库中找到最相关的结果。它可以对网页内容进行智能分析，理解网页的主题、语义等，从而提高搜索结果的准确性和相关性，让用户能够更快地找到他们需要的信息。

2. 推荐系统：像电商平台、视频网站、社交媒体等都离不开推荐系统。云端智能芯片可以根据用户的历史行为、兴趣爱好等数据，运用人工智能算法，为用户精准推荐商品、视频、文章等内容。比如在电商平台上，它可以分析用户的购买记录，推荐用户可能感兴趣的商品，提高用户的购买转化率；在视频网站上，它可以根据用户的观看历史，推荐符合用户口味的视频，增加用户的观看时长和粘性。

（二）智能安防领域

1. 视频监控分析：在城市的大街小巷，到处都安装着监控摄像头。云端智能芯片可以对这些摄像头拍摄的视频进行实时分析，识别出人员、车辆、物体等，还可以检测异常行为，如打架、盗窃、火灾等。一旦发现异常，它可以立即发出警报，通知相关人员进行处理，大大提高了城市的安全性。