汇聚英伟达、AMD、华为等品牌最新AI芯片信息，提供GPU、NPU、ASIC详细性能参数对比，助您选择最适合的深度学习训练和推理硬件
按照应用场景、硬件类型和部署位置进行分类，帮助您快速找到最适合的AI芯片解决方案
根据AI芯片的主要应用场景分类，包括模型训练、推理计算、边缘计算等
按照芯片架构和技术类型分类，包括GPU图形处理器、NPU神经网络处理器、ASIC专用芯片等
选择AI芯片需要考虑应用场景、性能需求、功耗限制和预算。对于深度学习训练，推荐高性能GPU如RTX 4090或H100；对于推理应用，可选择NPU或专用ASIC芯片；对于边缘计算，优先考虑低功耗的移动AI芯片。
GPU是图形处理器，具有大量并行计算单元，适合深度学习训练和推理；NPU是神经网络处理器，专门为AI计算优化，在推理任务上功耗更低、效率更高。选择时需根据具体应用场景决定。
2024年值得关注的AI芯片包括：NVIDIA RTX 4090、H100、华为昇腾910B、AMD MI300X、Intel Gaudi2等。这些芯片在性能、功耗和成本方面都有显著提升，适合不同规模的AI应用。
AI芯片性能主要通过TOPS（每秒万亿次运算）、内存带宽、功耗比等指标评估。还需考虑软件生态、开发工具支持、编程难度等因素。建议参考实际应用场景的benchmark测试结果。