概述
人工智能硬件是支撑AI技术发展的核心基础设施，主要包括以下几类关键组件：
- 计算芯片：如GPU、TPU、NPU等专用加速器
- 存储设备：高速SSD、分布式存储系统
- 数据中心：液冷服务器、智能机房设计
- 边缘计算设备：嵌入式AI模块、智能终端硬件
人工智能芯片
主要类型
1. 图形处理器 (GPU)
- 适用于深度学习训练
- 常见品牌：NVIDIA、AMD
- 代表型号：RTX 3090, A100
2. 神经网络处理器 (NPU)
- 专为AI推理优化
- 集成在智能设备中
- 如华为昇腾系列
3. 量子计算硬件
- 未来AI算力突破方向
- 当前处于实验阶段
- 需关注量子计算技术解析
应用场景
- 数据中心：大规模模型训练
- 边缘设备：实时图像识别
- 嵌入式系统：自动驾驶硬件
GPU加速计算
推荐产品
| 硬件类型 | 代表厂商 | 特点 |
|---|---|---|
| 专用AI芯片 | Google TPU | 超低功耗计算 |
| 高性能GPU | NVIDIA A100 | 80GB显存配置 |
| 边缘计算设备 | NVIDIA Jetson | 工业级AI部署 |
扩展阅读
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