深入浅出，AI算力芯片基础知识详解

主要观点总结

本文介绍了AI芯片作为智能计算的核心基础设施，在大模型和其他人工智能技术的发展中的重要作用。文章详细总结了芯片算力相关的基础知识，包括AI计算的生命周期、算力及AI算力主要芯片的分类、算力的常见单位和计量方式、不同场景对应算力精度、稀疏算力和稠密算力的概念以及AI芯片架构与参数等。

关键观点总结

关键观点1: AI芯片的重要性

AI芯片是智能计算的核心基础设施，对于大模型和其他人工智能技术的发展起着至关重要的作用。

关键观点2: 芯片算力相关的基础知识

文章介绍了AI计算的生命周期、算力及AI算力主要芯片的分类，包括GPU、FPGA和ASIC等。

关键观点3: 算力的常见单位和计量方式

文章解释了算力的常见单位，如FLOPS、OPS、TOPS和TFLOPS等，并介绍了不同场景下算力精度的表示方式，包括浮点计算和整型计算。

关键观点4: 稀疏算力和稠密算力的概念

文章解释了稀疏算力和稠密算力的定义和特性，以及它们在计算资源利用方面的互补关系和转换关系。

关键观点5: AI芯片架构与参数

文章介绍了AI芯片的架构，包括GPU、FPGA和ASIC等，并详细解释了Tensor Core、CUDA Core等核心技术的功能。

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以下 文 章来源于微信公众号：我想我思 作者： 我想我思 链接：https://mp.weixin.qq.com/s/5z3RfnrIdTmN2JOdLQfO_g 本文仅用于学术分享，如有侵权，请联系 后 台作删文处理 导读 AI芯片是智能计算的核心基础设施，对于大模型和其他人工智能技术的发展起着至关重要的作用。本文为大家详细总结了芯片算力相关的基础知识，希望对大家有所帮助。 AI计算是一种计算机器学习算法的数学密集型流程，通过加速系统和软件，从大量数据集中提取新的见解并在此过程中学习新能力。 AI计算的三个主要过程包括： 提取/转换/加载数据（ETL）：数据科学家需要整理和准备数据集。 选择或设计AI模型：数据科学 家选择或设计最适合其应用的AI模型，一些公司会从一开始就设计并训练自己的模型，另一些公司可能采用预训练模型并根据需求进行自定义。 AI推理：企业通过模 ………………………………