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ai加速卡和gpu加速卡
AI加速卡和GPU加速卡都是用来加速计算机处理速度的硬件设备。GPU加速卡，就是图形处理器加速卡，是用来加速计算机图形处理的硬件设备。GPU加速卡通常由成千上万个小型处理器组成，这些处理器能够在同一时间内处理多个任务。GPU加速卡被广泛应用于游戏、视频编辑、3D建模等领域。AI加速卡，也叫作人工智能加速卡，是专门用来加速人工智能计算的硬件设备。AI加速卡通常由多个处理器和内存组成，这些处理器能够高效地进行矩阵计算，从而加速神经网络的训练和推理。AI加速卡被广泛应用于人工智能领域，如自然语言处理、计算机视觉和语音识别。
为什么人工智能用的是GPU
通常在我们的映像中，计算机处理运算的，都是cpu，但人工智能的运算使用的是gpu，图形处理器(英语：GraphicsProcessingUnit，缩写：GPU)，又称显示核心、视觉处理器、显示芯片，是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备(如平板电脑、智能手机等)上图像运算工作的微处理器。
在GPU设计之初，并非针对深度学习，而是图形加速，在NVIDIA推出CUDA架构之前，GPU并无太强对深度学习运算能力的支持。而如今，NVIDIA可以提供基于其GPU的从后端模型训练到前端推理应用的全套深度学习解决方案，一般的开发人员都可以非常容易地上手使用GPU进行深度学习开发，或者高性能运算。而CUDA架构的开发，耗费了NVIDIA巨大的人力物力。可以说，是CUDA这个中间层(computingframework)的优化，才使得开发者真正爱上了GPU，NVIDIA胜在软件。而CUDA还不能称之为算法，它只是计算硬件与算法之间的桥梁。
对于人工智能计算架构来说，一般可以归结为三类模式：CPU + GPU，CPU + FPGA，CPU + ASIC(专用集成电路)。其中，应用于图形、图像处理领域的GPU 可以并行处理大量数据，非常适合深度学习的高并行、高本地化数据场景，是目前主流的人工智能计算架构。
如果把科技产业划分为三个时代：PC 时代、移动互联网时代和AI 时代。目前，我们处于移动互联网时代的末期和下一个时代的早期，即以深度学习、无人驾驶为主的AI 时代。时代转变会引起一系列的变化。
GPU发展和现状是什么样的？
全球GPU芯片行业发展历程
在1984年之前，GPU原本只是用于图形和图像的相关运算，受CPU的调配，但随着云计算、AI等技术的发展，GPU并行计算的优势被发掘，在高性能计算领域逐渐取代CPU成为主角。1999年，NVIDIA公司在发布其标志性产品GeForce256时，首次提出了GPU的概念。2006年，NVIDIA发布了第一款采用统一渲染架构的桌面GPU和CUDA通用计算平台，使开发者能够使用NVIDIAGPU的运算能力进行并行计算，拓展了GPU的应用领域。2011年，NVIDIA发布TESLAGPU计算卡，正式将用于计算的GPU产品线独立出来，标志着GPU芯片正式进入高性能计算时代。
全球GPU芯片出货量超过4.6亿片/年
近些年，全球GPU技术快速发展，已经大大超出了其传统功能的范畴，除了满足目前大多数图形应用需求，在科学计算、人工智能及新型的图形渲染技术方面的技术应用日益成熟，进而推动全球GPU芯片市场的持续高速发展。
从全球GPU芯片出货量来看，根据全球知名调研机构JPR数据，从2021年各个季度来看，全球GPU芯片的季度出货量维持在1-1.3万片之间，2021年全年出货总量超过4.6亿片。
全球集成GPU芯片出货量占比超八成
GPU芯片主要可分为独立GPU(封装在独立的显卡电路板上，使用专用的显示存储器，一般来讲，其性能更高)和集成GPU(集成GPU常和CPU共用一个Die，共享系统内存)。
目前，全球集成GPU出货量占比超过八成，占据绝大部分市场份额;但从占比变化趋势来看，独立GPU的市场份额有所增长，反映出市场对高性能GPU芯片需求有所增长。
注：内环2020年q4，外环2021年q4数据。
预计2027年全球市场规模超过320亿美元
根据IC Insights数据，2015-2021年全球GPU芯片市场规模增速超过20%，2021年，全球GPU芯片市场规模超过220亿美元。
根据JPR资料，预计2022-2026年，全球GUP出货量将实现6.3%复合年增长，以此增长率测算2027年全球GPU芯片行业市场规模将超过320亿美元。
—— 更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国GPU芯片行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》
第三代人工智能的起点是GPU
不是。人工智能技术发展的起点，是人在生产劳动过程中经验的积累。在人工智能技术体系中，专家系统和机器学习技术扮演着最重要的角色，所以我们将着重分析人工智能技术的这两个分支。无论是专家系统还是机器学习，它们的本质都是将人的经验以不同的形式转化为让机器可以独立决策的计算机算法。
