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科技界的开年王炸开yun体育网，最强显卡官宣已有几天。

这一炸，响彻声于今仍持续于耳。

在发布会上，黄雇主举起了自家显卡，复刻了“好意思国队长”的经典pose。

这一刻仿佛在问全全国：Who is the real caption America？

英伟达为何有如斯“大帝之姿”？不仅是因为其大致精确捕捉到期间的一次次发展动向，更关节的是建立了CUDA生态护城河，不错说“英伟达因CUDA而得寰宇”，CUDA的降生也让无数开导者不错狂放诳骗GPU进行高效的计较任务。

而真实让英伟达进阶成据说的，是V100、A00、H100、H200等产物系列，它们将GPGPU的高密度并行计较功能意见不休大幅升迁。GPGPU，也成为了一直以来国际公认的至强主流阶梯。

但科技是变化的，是上前的，期间的急流会在特定的时刻内催生出新的技巧与趋势。

跟着AI期间的不休演进，ASIC芯片（专用定制芯片）强势崛起。依靠ASIC，博通市值打破1万亿好意思元，Marvell市值初度打破1000亿好意思元。以致有音讯称，英伟达或已成立了ASIC部门，正在到处挖掘ASIC东谈主才。

ASIC不仅在海外发展赶快，纵不雅国内，海想、等企业也纷纷乘着ASIC快车，取得配置。当今占据国内较高商场份额的，等于某大厂的国产ASIC（NPU）芯片。且进程万古刻的宣传，公论表里似乎王人觉得只消其才具备与海外抗衡的实力。

国产ASIC 挑战GPGPU

短期来看，ASIC的异军突起，无疑给AI算力芯片疆土带来了新的变局，ASIC芯片如故被视为当今挑战GPU的一股不行残暴的力量，但恒久发展来看，GPGPU阶梯的跳跃地位照旧不算作摇。其中领有“AI、GPGPU、全精度才气、兼容CUDA、生态上风”等这些利器的GPGPU芯片巨头海光信息，无疑是在国内证实最为凸起的一个，但业内对此了解度浩荡不够。

为深度了解GPGPU阶梯与ASIC各异，业内东谈主士将国内跳跃的某NPU（ASIC架构）与海光的DCU系列(GPGPU架构)，在AI照看器领域最为迫切的生态兼容及精度方面，进行了一番对比。

1、生态缔造

海光DCU：海光DCU提供的自主绽开无缺软件栈“DTK”，大致全面兼容“类CUDA”生态，且与国表里主流大模子适配细腻，依托DCU不错已矣LLaMa、GPT、Bloom、ChatGLM、悟谈、紫东元始等为代表的大模子的全面应用，已矣了“训推一体”的AI场景全笼罩。且海光DCU领有多样异构库、第三方厂商等的解救，如故酿成了稀疏完善的异构软件生态。

在基于GPGPU架构的海光DCU之上，多样主流算法与模子不错作念到“径直跑”，大致进行低本钱快速适配，幸免了后续的BUG关注问题，从生态缔造上来讲，海光DCU如故达到国内跳跃水平。

国产NPU：NPU硬件性能诚然强悍，但生态系统相对比拟局限，开导者可选的用具与框架选定较少，且在试验应用中，好多AI应用并未针对NPU的架构进行优化，而是依赖于通用的软件库和用具，导致NPU的软件生态相对较弱，启动后果不高，兼容性较差。

2、行业通用性和适用性

海光DCU：不仅适用于AI领域，还不错用于其他计较密集型任务，如大规模数据集的科学和工程计较等，具有更庸俗的应用远景和商场需求，当今海光DCU产物被庸俗应用于大数据照看、东谈主工智能、交易计较等应用场景。

国产NPU：主要专注于神经收集的加快，用于AI教师和推理计较，适用于视频、图像类的海量多媒体数据，不触及高精度算力应用的领域，触及领域比拟单一。

3、精度计较

海光DCU：基于GPGPU架构，海光DCU具备全精度浮点数据和多样常见整型数据计较才气，领有大规模并行计较的才气，大致履行更庸俗的通用计较任务，快速开导高能效的应用格局，稀疏合乎于照看AI计较中无数的矩阵运算任务。

国产NPU：国产NPU属于定制型芯片，专为深度学习和东谈主工智能任务盘算的专用照看器，适用范围有限，在神经收集推理阶段，时时使用低精度计较用来升迁计较后果。

抹除信息差，对比出真知

要而论之，咱们不错得知，海光DCU在生态上的上风较为凸起，对“类CUDA”等主流生态的兼容才气更强，在与国际主流大模子教师标的展和适配才气上证实更佳，还知足了全场景多精度计较需求，凭借细腻的适配性，大大镌汰了用户的挪动本钱，在各大领域的卑鄙商场中取得了极高的招供度，与百度、阿里等头部互联网厂商酿成了多个标杆案例。

国产NPU方面，尽管其在多精度等通用计较才气无法通盘笼罩，且当今的生态具有一定的局限性，但在一些特定领域的证实，如神经收集推理方面，依然值得详情。

终末想说的是，海光DCU当今的发展标的，与我国“六代机”及高铁基本一致，走的是纯国产高端技巧阶梯，但鲜有东谈主知其好在那处，还有东谈主拿着“F22”与其类比。我想，亦然时候应该让群众知谈，好东西的圭臬到底是什么，以及咱们简直不缺这种好东西。