TPU与GPU之间的竞争正在重塑AI硬件市场格局。GPU基于并行处理,能处理多样化任务,而TPU专门针对张量矩阵运算进行优化。谷歌TPU采用类似RISC的设计理念,通过限制功能来提升特定运算效率。
Yole Group 近日发布《2025 年处理器产业状况》报告,指出全球处理器市场正经历由生成式 AI 与云端基础设施推动的深刻变革。
在算力芯片市场,ASIC的“簇拥者”可并不算少。在ASIC芯片大厂、云巨头等助推下,AI算力市场正在迎来新的临界点。
随着这些数据中心的日益普及,其所需的加速计算芯片在当今市场上炙手可热。这些芯片包括先进的CPU、GPU、ASIC以及新兴的人工智能芯片技术。
面对早已布局AI加速的竞争对手,Arm这一动作究竟是姗姗来迟的追赶,还是另辟蹊径的超越?让我们从技术、市场和战略三个维度进行客观分析。
本文通过分享某汽车制造企业 GPU资源池的建设经验,从技术方案、实施步骤到管理运维策略等环节提供指导,助力企业解决算力资源的使用难题,提高效率、降低成本,提升企业在智能化浪潮中的核心竞争力。