从技术架构来看，AI芯片主要分为图形处理器（GPU）、现场可编程门阵列（FPGA）、专用集成电路（ASIC）、中央处理器（CPU）四大类。其中，GPU是较为成熟的通用型人工智能芯片，FPGA和ASIC则是针对人工智能需求特征的半定制和全定制芯片，GPU、FPGA、ASIC作为加速芯片协助CPU进行大规模计算。
三类芯片用于深度学习时各有优缺点：1）通用性：GPU>FPGA>ASIC，通用性越低，代表其适合支持的算法类型越少。2）性能功耗比：GPU<FPGA<ASIC，性能功耗比越高越好，意味着相同功耗下运算次数越多，训练相同算法所需要的时间越短。
目前AI芯片主要被国际厂商垄断，根据Co unterpoint、IDC数据，Intel和AMD共计占2022年全球数据中心CPU市场收入的92.45%，Nvidia占2021年中国加速卡市场份额的80%以上。
1.CPU：底层核心算力芯片
CPU（Central Processing Unit）中央处理器：是计算机的运算和控制核心（Control Unit)，是信息处理、程序运行的最终执行单元，主要功能是完成计算机的数据运算以及系统控制功能。
CPU擅长逻辑控制，在深度学习中可用于推理/预测。在深度学习中,模型的训练和推理是两个不同的过程:在训练过程中，模型需要进行大量的矩阵运算，因此通常使用GPU等擅长并行计算的芯片进行处理；在推理过程中，需要对大量的已经训练好的模型进行实时的推理/预测操作，而这种操作通常需要高效的逻辑控制能力和低延迟的响应速度，这正是CPU所擅长的。
2.GPU：AI高性能计算王者
GPU（Graphics Processing Unit）图形处理器：GPU最初是为了满足计算机游戏等图形处理需求而被开发出来的，但凭借高并行计算和大规模数据处理能力，逐渐开始用于通用计算。根据应用场景和处理任务的不同，GPU形成两条分支：传统GPU：用于图形图像处理，因此内置了一系列专用运算模块，如视频编解码加速引擎、2D加速引擎、图像渲染等；GPGPU：通用计算图形处理器（general-purpose GPU）。为了更好地支持通用计算，GPGPU减弱了GPU图形显示部分的能力，将其余部分全部投入到通用计算中，同时增加了专用向量、张量、矩阵运算指令，提升了浮点运算的精度和性能，以实现人工智能、专业计算等加速应用。
GPU在AI模型构建中具有较高的适配性。GPU的高并行性可以更好地支持AI模型训练和推理过程中大量的矩阵或向量计算，以NVIDIAGPU系列旗舰产品A100为例：根据NVIDIA公布的规格参数，A100的深度学习运算性能可达312Tflops。在AI训练过程中，2048个A100GPU可在一分钟内成规模地处理BERT的训练工作负载；在AI推理过程中，A100可将推理吞吐量提升到高达CPU的249倍。
AI模型与应用的加速发展推动GPU芯片放量增长。根据Verified Market Research数据，2021年全球GPU市场规模为334.7亿美元，预计2030年将达到4773.7亿美元，CAGR（2021-2030）为34.35%。从国内市场来看，2020年中国大陆的独立GPU市场规模为47.39亿元，预计2027年市场规模将达345.57亿美元，CAGR（2021-2027）为32.8%。
3.FPGA：可编程芯片加速替代
FPGA（Field Programmable Gate Array）现场可编程门阵列：FPGA最大的特点在于其现场可编程的特性，无论是CPU、GPU还是ASIC，在芯片制造完成后功能会被固定，用户无法对硬件功能做出更改，而FPGA在制造完成后仍可使用配套软件对芯片进行功能配置，将芯片上空白的模块转化为自身所需的具备特定功能的模块。
（1）可编程性、高并行性、低延迟、低功耗等特点，使得FPGA在AI推断领域潜力巨大
FPGA可以在运行时根据需要进行动态配置和优化功耗，同时拥有流水线并行和数据并行能力，既可以使用数据并行来处理大量数据，也能够凭借流水线并行来提高计算的吞吐量和降低延迟。根据与非网数据，FPGA（Stratix10）在计算密集型任务的吞吐量约为CPU的10倍，延迟与功耗均为GPU的1/10。
云端推断：在面对推断环节的小批量数据处理时，GPU的并行计算优势不明显，FPGA可以凭借流水线并行，达到高并行+低延迟的效果。根据IDC数据，2020年中国云端推理芯片占比已超过50%，预计2025年将达到60.8%，云端推断市场广阔。边缘推断：受延迟、隐私和带宽限制的驱动，FPGA逐渐被布署于IoT设备当中，以满足低功耗+灵活推理+快速响应的需求。
（2）FPGA是AI时代下解决暗硅效应的有效途径
暗硅效应（Dark Silicon）指由于芯片工艺和尺寸的限制，芯片上只有一小部分区域可以同时运行，其余的区域被闲置或关闭，这些闲置或关闭的区域被称为“暗硅”。在AI计算领域，由于摩尔定律的限制和散热问题，先进高效的硬件设计会更容易导致暗硅效应，限制了芯片的计算能力和应用范围。据相关论文，在22nm制程下，暗硅面积将达21%。在8nm制程下，暗硅面积将提升至50%以上。由于暗硅效应，预计到2024年平均只能实现7.9倍的加速比，与每代性能翻倍的目标相比差距将近24倍。
FPGA的可编程性和可重构性使其能够灵活地部署和优化计算任务，从而在一定程度上缓解了暗硅效应的影响。简单来说，FPGA减少暗硅效应的方法有两个方向，一是通过优化电路结构，尽可能减少不活跃区域的数量；二是通过动态重构电路，使得不活跃区域可以被重用。
4.ASIC：云计算专用高端芯片
ASIC（Application Specific Integrated Circuit）专用集成电路：是一种为专门应特定用户要求和特定电子系统的需要而设计、制造的集成电路。ASIC具有较高的能效比和算力水平，但通用性和灵活性较差。
能效方面：由于ASIC是为特定应用程序设计的，其电路可以被高度优化，以最大程度地减少功耗。根据Bob Broderson数据，FPGA的能效比集中在1-10MOPS/mW之间。ASIC的能效比处于专用硬件水平，超过100MOPS/mW，是FPGA的10倍以上。算力方面：由于ASIC芯片的设计目标非常明确，专门为特定的应用场景进行优化，因此其性能通常比通用芯片更高。根据头豹研究院数据，按照CPU、GPU、FPGA、ASIC顺序，芯片算力水平逐渐增加，其中ASIC算力水平最高，在1万-1000万Mhash/s之间。
随着技术、算法的普及，ASIC将更具备竞争优势。ASIC在研发制作方面一次性成本较高，但量产后平均成本低，具有批量生产的成本优势。目前人工智能属于大爆发时期，大量的算法不断涌出，远没有到算法平稳期，ASIC专用芯片如何做到适应各种算法是当前最大的问题。但随着技术、算法的普及，ASIC将更加具备竞争优势。
ASIC主要应用在推断场景，在终端推断市场份额最大，在云端推断市场增速较快。
5.国产CPU多点开花加速追赶
全球服务器CPU市场目前被Intel和AMD所垄断，国产CPU在性能方面与国际领先水平仍有差距。根据Counterpoint数据，在2022年全球数据中心CPU市场中，Intel以70.77%的市场份额排名第一，AMD以19.84%的份额紧随其后，剩余厂商仅占据9.39%的市场份额，整体上处于垄断局面；目前国内CPU厂商主有海光、海思、飞腾、龙芯、申威等。通过产品对比发现，目前国产服务器CPU性能已接近Intel中端产品水平，但整体上国内CPU厂商仍在工艺制程、运算速度（主频）、多任务处理（核心与线程数）方面落后于国际先进水平。
6.生态体系逐步完善，国产GPU多领域追赶
全球GPU芯片市场主要由海外厂商占据垄断地位，国产厂商加速布局。全球GPU市场被英伟达、英特尔和AMD三强垄断，英伟达凭借其自身CUDA生态在AI及高性能计算占据绝对主导地位；国内市场中，景嘉微在图形渲染GPU领域持续深耕，另外天数智芯、壁仞科技、登临科技等一批主打AI及高性能计算的GPGPU初创企业正加速涌入。
图形渲染GPU：目前国内厂商在图形渲染GPU方面与国外龙头厂商差距不断缩小。芯动科技的“风华2号”GPU采用5nm工艺制程，与Nvidia最新一代产品RTX40系列持平，实现国产图形渲染GPU破局。景嘉微在工艺制程、核心频率、浮点性能等方面虽落后于Nvidia同代产品，但差距正逐渐缩小。
在GPGPU方面，目前国内厂商与Nvidia在GPGPU上仍存在较大差距。制程方面，目前Nvidia已率先到达4nm，国内厂商多集中在7nm；算力方面，国内厂商大多不支持双精度（FP64）计算，在单精度（FP32）及定点计算（INT8）方面与国外中端产品持平，天数智芯、壁仞科技的AI芯片产品在单精度性能上超过NVIDIAA100；接口方面，壁仞科技与Nvidia率先使用PCle5.0，其余厂商多集中在PCle4.0；生态方面，国内企业多采用OpenCL进行自主生态建设，与NvidiaCUDA的成熟生态相比，差距较为明显。
7.FPGA/ASIC国产替代正当时
FPGA全球市场呈现“两大两小”格局，Altera与Xilinx市占率共计超80%，Lattice和Microsemi市占率共计超10%；整体来看，安路科技、紫光同创等厂商处于国际中端水平，仍需进一步突破。工艺制程方面，当前国产厂商先进制程集中在28nm，落后于国际16nm水平；在等效LUT数量上，国产厂商旗舰产品处于200K水平，仅为XILINX高端产品的25%左右。
ASIC不同于CPU、GPU、FPGA，目前全球ASIC市场并未形成明显的头部厂商，国产厂商快速发展；通过产品对比发现，目前国产厂商集中采用7nm工艺制程，与国外ASIC厂商相同；算力方面，海思的昇腾910在BF16浮点算力和INT8定点算力方面超越Googel最新一代产品TPUv4，遂原科技和寒武纪的产品在整体性能上也与Googel比肩。未来国产厂商有望在ASIC领域继续保持技术优势，突破国外厂商在AI芯片的垄断格局。
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