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1.5万字深度长文，阅读完预计需要30分钟，建议两倍速听读模式，文末有福利！ 一、新算效——重塑计算架构 1.1 下一代 AI 芯片设计思路 以 GPU 为 代 表 的 高 性 能 并 行 计 算 芯 片 架 构 和 以 针 对 AI 领 域 专 用 加 速（DSA, Domain Specific Architecture，DSA）为代表的芯片架构是目前两大主流 AI 芯片设计思路。GPU 设 计初衷是为了接替 CPU 进行图形渲染，图形处理涉及到相当多的重复计算量，因此 GPU 芯 片上排布了数以千计的，专为同时处理多重任务而设计的小计算核心。随着 AI 深度学习算法的逐渐成熟，GPU 芯片开始引入 AI Core/Tensor Core 等电路来实现矩阵乘运算的加速。 因此，GPU 比 CPU 拥有更强的大规模并行计算和浮点运算能力。不同于 GPU，AI DSA 芯 片是一种针对神经网络计算的专用处理器，主要功能是加速神经网络的数据处理、传递和反向传播等
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