三大算力芯片：GPU、FPGA、ASIC产业及厂商全景梳理

前言：根据技术架构，算力芯片可分为GPU、FPGA、ASIC三大类。

一. GPU（图形处理器）

1.1 基本介绍

（1）概览：最初用于图形渲染，因其大规模并行计算架构，目前为最主流的算力芯片。

（2）特点：高并行架构（同时处理海量数据）、高内存带宽（加速数据吞吐）、通用性强（CUDA等框架成熟）、功耗较高。

（3）应用：消费级（游戏显卡）、专业级（AI训练与推理、自动驾驶芯片）。

1.2 头部厂商

（1）海外：英伟达、AMD、英特尔、高通、苹果。

（2）国内：海思、海光信息、景嘉微、摩尔线程、壁仞科技、燧原科技、沐曦集成、砺算科技（东芯股份）、龙芯中科。

二. FPGA（现场可编程逻辑门阵列）

2.1 基本介绍

（1）概览：半定制芯片，通过编程逻辑单元（CLB）实现功能配置，适合需要实时性和动态调整的场景。

（2）特点：可重构性（部署后仍可修改硬件逻辑，灵活性高）、低延迟、功耗较低。

（3）应用：物联网、通信基站、边缘计算、工业控制。

2.2 头部厂商

（1）海外：赛灵思（AMD）、Altera（英特尔）、Lattice、Microchip。

（2）国内：紫光同创（紫光国微）、复旦微电、安路科技、高云半导体。

三. ASIC（专用集成电路）

3.1 基本介绍

（1）概览：针对特定应用和场景定制的芯片，通过固化硬件逻辑实现极致性能。

（2）特点：专用度高（功能固化、灵活性差）、高性能与低功耗（无冗余逻辑，能效比高）、开发成本高（适合大规模量产摊薄成本）。

（3）应用：AI训练与推理、通信互联、加密货币/区块链。

3.2 AI领域分类

（1）TPU（张量处理器）：专为深度学习张量运算定制，适用于AI训练。

（2）DPU（数据处理器）：聚焦数据管理，适用于AI训练/推理中的数据搬运与预处理。

（3）NPU（神经网络处理器）：在电路层模拟人类神经元，适用于移动端/边缘实时推理。

（4）LPU（语言处理单元）：专为自然语言处理场景定制，适用于大语言模型实时推理。

3.3 头部厂商

（1）海外：谷歌、博通、Marvell、亚马逊、AWS。

（2）国内：寒武纪、云天励飞、平头哥（阿里）、昆仑芯（百度）、黑芝麻、地平线、中昊芯英（科德教育）、北京君正、曲速科技（旋极信息）。