根据您提供的文案，经过修改保持意思不变，同时避免AI痕迹的文章如下：
导读
从手机到电脑，从本地到云端，我们的生活时刻都离不开算力服务。这一颗颗小小的算力芯片，为我们今天的生活提供了极大的便利。那么，当下主流的AI算力芯片有何不同呢？让我们来一探究竟。
回顾人类工业进程，每一次工业都推动了人们对更强计算工具的追求。从查尔斯·巴贝奇的“分析机”概念，到赫尔曼·霍尔勒斯的机械计算器，再到电力电气的发展带来的第一台电子计算机的出现，计算工具的发展与社会生产力水平的提高密切相关。
今天，我们仍在享受计算机性能不断提升带来的红利。无处不在的算力时刻在为我们提供服务，我们的生活离不开这一颗颗小小的算力芯片。那么，当下主流的AI算力芯片在计算特点和功能上有何不同呢？
一、CPU——传统通用计算之王
CPU，即处理器，是现代电子计算机的心脏。很多人对CPU的具体运行方式并不清楚。按照冯·诺依曼架构，数据需要先放到存储器中，然后控制器会从存储器拿到相应数据，再交给运算器进行运算。运算完成后，结果会返回到存储器。在这个过程中，运算器和控制器共同构成了CPU的主要功能。
CPU采用的是串行运算模式，即一次只能进行一项计算任务。在软件对计算性能要求不高的时代，这种设计是有优势的。但随着互联网的快速发展以及图形视窗操作系统的出现，应用程序开发的大爆发给CPU的性能带来了极大压力。
二、GPU——高性能计算的引领者
GPU，又称显示核心、视觉处理器、显示芯片。它的核心技术包括双重纹理四像素256位渲染引擎、立方环境材质贴图和顶点混合等。GPU是专门为处理图形数据而创建和调整的处理器。它不仅为高清视频和大型游戏提供高质量3D图形渲染，还广泛应用于专业显卡的高端工作站做复杂的三维设计和工程仿真。
当前GPU最重要的应用场景还是AI计算，支撑AI大模型的训练和推理。由于GPU架构有其先天的计算特征，它完全为3D图形处理而设计，因此非常适合处理大量的实时的图形图像显示。相比之下，CPU的控制单元较多，计算单元数量却相对较少，极大地限制了计算性能。
三、ASIC——GPU面临最强竞争
随着人工智能应用的不断深入，为AI大模型提供训练和推理运算已成为当前及未来一段时间高性能计算发展的主流。在这里，ASIC芯片成为了一个强大的竞争者。谷歌的TPU v5p就是一个典型的例子，它基于ASIC专用芯片开发，在图像、音频、视频和文本领域拥有强大的功能。
ASIC芯片的计算能力和计算效率都可以根据算法需要进行定制，因此具有体积小、功耗低、计算性能高等优越性。ASIC芯片的算法是固定的，一旦算法变化就可能无法使用。如何适应各种算法是ASIC芯片面临的一个大问题。
四、FPGA——CPU智算的最佳伴侣
FPGA全称是可编程逻辑门阵列，是一种半定制化的电路芯片。它的计算效率更高、功耗更低且更接近IO。它被视为CPU智算的最佳伴侣。AMD和英特尔都通过收购FPGA厂商来拓展智能计算路线布局。
五、写在最后
人工智能应用的快速发展让我们真切地感受到人工智能时代已经到来。我们也认识到人工智能发展仍处于初级阶段，AI应用对算力的需求是无止尽的。目前主流AI芯片包括以GPU为代表的通用芯片、以ASIC定制化为代表的专用芯片以及以FPGA为代表的半定制化芯片。未来，有谷歌和华为背书的ASIC，以及英特尔和AMD背书的FPGA都有很大的破局机会。
转自公众号：华南智能制造。