AI高性能计算王者GPU（Graphics Processing Unit）图形处理器，德州仪器TI浮点运算的精度和性能

AI高性能计算王者GPU（Graphics Processing Unit）图形处理器，GPU最初是为了满足计算机游戏等图形处理需求而被开发出来的，但凭借高并行计算和大规模数据处理能力，逐渐开始用于通用计算。根据应用场景和处理任务的不同，GPU形成两条分支：传统GPU：用于图形图像处理，因此内置了一系列专用运算模块，如视频编解码加速引擎、2D加速引擎、图像渲染等；GPGPU：通用计算图形处理器（general-purposeGPU）。为了更好地支持通用计算，GPGPU减弱了GPU图形显示部分的能力，将其余部分全部投入到通用计算中，同时增加了专用向量、张量、矩阵运算指令，德州仪器TI提升了浮点运算的精度和性能，以实现人工智能、专业计算等加速应用。GPU在AI模型构建中具有较高的适配性。GPU的高并行性可以更好地支持AI模型训练和推理过程中大量的矩阵或向量计算，以NVIDIAGPU系列旗舰产品A100为例：根据NVIDIA公布的规格参数，A100的深度学习运算性能可达312Tflops。在AI训练过程中，2048个A100GPU可在一分钟内成规模地处理BERT的训练工作负载；在AI推理过程中，A100可将推理吞吐量提升到高达CPU的249倍。AI模型与应用的加速发展推动GPU芯片放量增长。根据VerifiedMarketResearch数据，2021年全球GPU市场规模为334.7亿美元，预计2030年将达到4773.7亿美元，CAGR（2021-2030）为34.35%。从国内市场来看，2020年中国大陆的独立GPU市场规模为47.39亿元，预计2027年市场规模将达345.57亿美元，CAGR（2021-2027）为32.8%。FPGA：可编程芯片加速替代，FPGA（Field Programmable Gate Array）现场可编程门阵列：FPGA最大的特点在于其现场可编程的特性，无论是CPU、GPU还是ASIC，在芯片制造完成后功能会被固定，用户无法对硬件功能做出更改，而FPGA在制造完成后仍可使用配套软件对芯片进行功能配置，将芯片上空白的模块转化为自身所需的具备特定功能的模块。德州仪器TI可编程性、高并行性、低延迟、低功耗等特点，使得FPGA在AI推断领域潜力巨大FPGA可以在运行时根据需要进行动态配置和优化功耗，同时拥有流水线并行和数据并行能力，既可以使用数据并行来处理大量数据，也能够凭借流水线并行来提高计算的吞吐量和降低延迟。根据与非网数据，FPGA（Stratix10）在计算密集型任务的吞吐量约为CPU的10倍，延迟与功耗均为GPU的1/10。