PCB Bolg - 人工智慧主要的晶片種類及PCB需求

人工智慧晶片是一種專門為人工智慧應用而設計的晶片，與傳統通用處理器晶片不同，被優化以支持高度的平行計算、深度網絡架構、適應性學習、語音辨識、電腦視覺和自然語言處理等AI任務。

AI晶片的應用場景非常廣泛，涉及圖像識別、語音辨識、機器翻譯、無人駕駛等多個領域。 在圖像識別領域，可實現高效、準確的目標檢測、影像分類、目標跟踪等功能； 在語音辨識領域，可幫助語音辨識系統更好地識別語音訊號，並將其轉化為文字或實際操作； 在無人駕駛領域，可實現道路檢測、障礙物識別、自我調整駕駛等功能。

人工智慧晶片

人工智慧主要的晶片種類有哪些？

通用計算晶片（GPU）

圖形處理器（GPU）憑藉其大規模平行計算能力，成為人工智慧領域的重要硬體基礎。 GPU最初設計用於圖形渲染，但其多執行緒架構特別適合處理深度學習中的矩陣運算和高密度計算任務，顯著提升了模型訓練效率。 例如，NVIDIA的H200和AMD的Instinct系列在雲端訓練場景中佔據主導地位，而CUDA架構的普及進一步鞏固了GPU在AI加速領域的覈心地位。

半定制化晶片（FPGA）

現場可程式設計閘陣列（FPGA）通過硬體邏輯可重構的特性，為AI應用提供了靈活性和能效平衡。 FPGA允許開發者根據特定算灋需求定制硬體電路，適合算灋快速反覆運算的場景，例如視頻分析和邊緣計算。 相較於GPU，FPGA在相同效能下功耗更低，常與CPU組成異構計算架構，廣泛應用於實时性要求高的工業領域。

全定制化晶片（ASIC）

專用集成電路（ASIC）是為特定AI任務設計的全定制晶片，典型代表包括穀歌TPU和寒武紀MLU系列。 ASIC通過硬體級優化實現極致的能效比和計算密度，尤其適合推理場景。 例如，TPU在張量運算上的專用設計使其在雲端推理任務中效率遠超通用晶片。 此外，終端設備中的NPU（如蘋果Neural Engine）也屬於ASIC範疇，專注於低功耗推理需求。

類腦仿生晶片（NPU）

類腦晶片模仿人腦神經網路結構，採用事件驅動和存算一體設計，突破傳統馮·諾依曼架構的瓶頸。 IBM的TrueNorth和英特爾Loihi系列通過類比神經元與突觸連接，實現超低功耗和高平行計算，適用於模式識別和認知計算等複雜任務。 這類晶片在能效比上具有顛覆性優勢，但尚處於實驗室向商業化過渡階段。

雲端晶片（資料中心）晶片和邊緣端（終端）晶片

雲端晶片是指部署在公有雲、私有雲或混合雲中的晶片，主要用於處理海量數據和大規模計算。 邊緣端晶片是指應用於手機等嵌入式、移動終端等領域的AI晶片，如智能手機、邊緣服務器、工控設備等，此類晶片一般體積小、耗電低、效能無需特別强大。

在這些類別中，GPU作為通用型人工智慧晶片已經相當成熟，而FPGA和ASIC（包括NPU、ASSP）則是根據人工智慧的特定需求進行半定制或全定制設計的晶片。 就通用性和靈活性而言，GPU無疑是最出色的，能够適應多種不同的計算任務。 FPGA的通用性和靈活性稍遜於GPU，但也能適應一定範圍內的變化。 相比之下，ASIC（包括NPU、ASSP）的通用性和靈活性較低，因為它們是為特定任務或應用場景定制的。 不過ASIC在生產成本和功耗方面具有顯著優勢，這使得它們在需要大量部署且任務相對固定的場景中非常受歡迎。

人工智慧晶片

技術路線與應用場景對比

從技術路線看，GPU適合通用訓練，FPGA滿足靈活部署，ASIC專攻高效推理，類腦晶片探索前沿架構。 雲端場景以GPU和TPU為主力，終端設備則依賴ASIC和NPU實現低延遲推理。 隨著AI應用多樣化，混合架構（如CPU+GPU+NPU）逐漸成為趨勢，兼顧效能與能效需求。

人工智慧晶片作為當今科技領域的關鍵組成部分，其類型多樣，滿足了不同應用場景的需求。 英偉達在AI晶片領域憑藉卓越的科技優勢佔據重要地位，全球AI晶片市場規模持續擴大，增長趨勢明顯。 在圖像識別等領域，AI晶片發揮著重要作用，而全球科技公司對AI晶片的佈局也在不斷加速，競爭日益激烈。 未來，隨著科技的不斷進步和應用場景的不斷拓展，人工智慧晶片有望在更多領域發揮更大的作用。

全球人工智慧產業的蓬勃發展帶動PCB電路板需求持續攀升。 隨著AI晶片算力需求的不斷提升，高端PCB產品的市場需求呈現爆發式增長。 同時，新能源汽車、5G通信等新興領域的快速發展，進一步擴大了PCB的應用範圍。