電子發(fā)燒友網(wǎng)報道（文 / 李彎彎）大算力芯片，即具備強大計算能力的集成電路芯片，主要應用于高性能計算（HPC）、人工智能（AI）、數(shù)據(jù)中心、自動駕駛等需要海量數(shù)據(jù)并行計算的場景。隨著 AI 與大數(shù)據(jù)的爆發(fā)式增長，大算力芯片已成為科技競爭的核心領域之一。

大算力芯片的核心應用場景豐富多樣。在人工智能訓練與推理方面，大模型（如 GPT、Llama）的訓練需要超大規(guī)模算力（例如千億參數(shù)級），通常依賴 GPU（如 NVIDIA H100）或?qū)Ｓ?AI 芯片（如 Google TPU）。在邊緣計算領域，自動駕駛、智能攝像頭等場景需要本地化實時處理，這就需要低功耗高算力芯片（如特斯拉 Dojo）。數(shù)據(jù)中心與云計算領域，通過提供分布式計算資源，支撐搜索引擎、推薦系統(tǒng)等，常用 CPU+GPU/FPGA 異構(gòu)方案（如 AMD EPYC + NVIDIA A100）。而科學計算與仿真，像氣候模擬、核聚變研究、基因測序等，都需要超算中心的大算力支持（如基于 ARM 的 Fugaku 超算）。

大算力芯片具有幾大典型技術特點。其一為高算力密度，借助多核架構(gòu)、并行計算以及專用加速單元（如矩陣運算單元），可實現(xiàn)每秒數(shù)萬億次甚至千萬億次浮點運算（TFLOPS/PFLOPS）。其二是采用先進制程工藝，運用 3nm/2nm 等先進制程，提升晶體管密度與能效比。其三為芯片間互連技術，如 NVLink、Infinity Fabric 等，能實現(xiàn)多芯片高速互連，構(gòu)建超大規(guī)模計算集群。

主流大算力芯片類型眾多。GPU 方面，有 NVIDIA H100/A100、AMD MI300X 等產(chǎn)品，其優(yōu)勢在于并行計算能力強，適合矩陣運算（用于 AI 訓練 / 推理）。TPU 是 Google 專為 AI 設計的，采用脈動陣列架構(gòu)（TPU v4 相比 v3 速度提升 2.1 倍）。FPGA 可編程靈活性強（如 Xilinx Versal 用于 5G 和邊緣 AI）。ASIC 即專用芯片，例如華為昇騰 910（256TOPS@INT8）、寒武紀 MLU370。還有 CPU + 加速器異構(gòu)方案，如 Intel Sapphire Rapids（集成 AI 加速模塊 AMX）。

從市場競爭格局來看，國際上主要廠商包括英偉達（在 GPU 市場占據(jù)主導地位）、AMD（采用 CPU+GPU 融合架構(gòu)）、英特爾（涉足 FPGA 與 AI 芯片）、谷歌（推出 TPU 定制芯片）。國內(nèi)廠商則主要有華為昇騰、寒武紀（專注云端 AI 芯片）、壁仞科技（研發(fā)通用 GPU）、天數(shù)智芯（研發(fā) GPGPU） 。

目前，大算力芯片面臨諸多技術挑戰(zhàn)。算力提升的同時功耗激增（如單顆 H100 功耗達 700W），因此需要液冷等先進散熱技術。算力增長速度快于內(nèi)存帶寬，這就需要 HBM/Chiplet 技術實現(xiàn)突破。先進制程依賴臺積電 / 三星，地緣政治因素影響著供應鏈安全。此外，CUDA 生態(tài)主導市場，其他架構(gòu)（如 ROCm、OpenCL）還有待追趕。

就當前發(fā)展態(tài)勢而言，大算力芯片呈現(xiàn)出幾個技術發(fā)展趨勢。Chiplet 技術通過小芯片異構(gòu)集成，降低成本并提升良率。光電融合方面，光計算芯片探索超低功耗方案。從長遠看，量子計算可能顛覆傳統(tǒng)算力范式。同時，中國也將加速國產(chǎn)替代進程。

總的來說，大算力芯片是數(shù)字經(jīng)濟的核心引擎，其技術突破將深刻影響人工智能、自動駕駛、科學計算等領域的未來發(fā)展。中國廠商需要在生態(tài)建設、制程工藝以及軟件工具鏈等方面持續(xù)投入，以縮小與國際巨頭的差距。?