什么？ASIC芯片平替昂貴的GPU 背后技術(shù)邏輯是什么

Deepseek一系列大模型的發(fā)布，大家回過(guò)頭來(lái)看發(fā)現(xiàn)昂貴的GPU突然沒(méi)有那么香了。大模型的訓(xùn)練算力的提升不一定要瘋狂的堆積英偉達(dá)的GPU,可以通過(guò)優(yōu)化模型算法，提高GPU運(yùn)算效率?；蛘唛_(kāi)發(fā)專用領(lǐng)域的ASIC芯片，似乎也成了不少公司新的策略。從英偉達(dá)近段時(shí)間的股價(jià)也能看出，想靠買高價(jià)鏟子，收割互聯(lián)網(wǎng)大廠的神話似乎不可持續(xù)了。

比較下ASIC?芯片和GPU在技術(shù)特性、市場(chǎng)趨勢(shì)、典型應(yīng)用及未來(lái)展望四個(gè)維度的差異

一、技術(shù)特性：專用化與通用性的分水嶺

ASIC?的核心優(yōu)勢(shì)

ASIC（Application Specific Integrated Circuit,專用集成電路）的設(shè)計(jì)理念是為特定任務(wù)量身定制，例如比特幣挖礦的?SHA-256?算法、AI?推理的矩陣運(yùn)算等。這種?“量體裁衣”?的特性使其在能效比（單位功耗算力）和成本效率上遠(yuǎn)超?GPU。

能效比：谷歌TPU v5e TPU（Tensor Processing Unit，張量處理單元）的能效比是英偉達(dá)H100 的 3 倍，適合數(shù)據(jù)中心大規(guī)模部署。

成本效率：AWS的Trainium 2 在推理任務(wù)中性價(jià)比比 H100 高 30%-40%，谷歌的TPUv5、亞馬遜的 Trainium2 單位算力成本僅為英偉達(dá) H100 的 70% 和 60%。

GPU?的核心優(yōu)勢(shì)

GPU通用性使其成為復(fù)雜計(jì)算任務(wù)的?“瑞士軍刀”，尤其在需要靈活性的場(chǎng)景中。

訓(xùn)練任務(wù)：英偉達(dá)?H100?的?FP64?浮點(diǎn)性能是?ASIC?的?10?倍以上，支持萬(wàn)億參數(shù)大模型訓(xùn)練。

軟件生態(tài)：CUDA?平臺(tái)擁有超過(guò)?400?萬(wàn)開(kāi)發(fā)者，支持?PyTorch、TensorFlow?等主流框架，而?ASIC?需定制工具鏈（如谷歌的?XLA），開(kāi)發(fā)門檻高。ASIC?靈活性差，功能固定，算法改變就需重新設(shè)計(jì)，開(kāi)發(fā)難度大，軟件生態(tài)單一（硬件和軟件工具套件都需重新開(kāi)發(fā)和適應(yīng)，各家還不通用）。

通俗解釋CPU和GPU的區(qū)別：

CPU和GPU都是通用芯片，可以完成多種任務(wù)。CPU是全能型選手，單核主頻高，啥都能干，所以經(jīng)常被拿來(lái)做主處理器。

GPU，本來(lái)是用來(lái)做圖形處理（顯卡）的。它的內(nèi)核數(shù)量特別多（大幾千個(gè)），適合做并行計(jì)算，也就是擅長(zhǎng)同時(shí)做大量的簡(jiǎn)單計(jì)算任務(wù)（圖形處理，就是同時(shí)處理大量的像素計(jì)算。）AI計(jì)算和圖形計(jì)算一樣，也是典型的并行計(jì)算型任務(wù)。AI計(jì)算中包括大量并行的矩陣相乘、卷積、循環(huán)層、梯度運(yùn)算等任務(wù)，所以，特別適合GPU去完成。

備注:CPU和GPU可以重新編寫(xiě)軟件代碼，但是ASIC是開(kāi)發(fā)類似的verilog綜合和燒寫(xiě)比特流才能確定芯片的功能的為硬件實(shí)現(xiàn)方案，相對(duì)GPU和CPU更加定制化，所以ASIC的驗(yàn)證非常重要。

二、市場(chǎng)趨勢(shì)：ASIC?在特定領(lǐng)域崛起，GPU?主導(dǎo)核心市場(chǎng)

ASIC?的增長(zhǎng)動(dòng)能

AI?推理：隨著算法框架收斂（如?Transformer），ASIC?在端側(cè)?AI（如自動(dòng)駕駛、智能家居）滲透率快速提升。預(yù)計(jì)?2028?年數(shù)據(jù)中心?ASIC?市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)?429?億美元，復(fù)合增長(zhǎng)率?45.4%。

云廠商自研：谷歌、亞馬遜、微軟等通過(guò)自研?ASIC（如?TPU、Trainium、Maia）優(yōu)化內(nèi)部工作負(fù)載，降低對(duì)英偉達(dá)的依賴。

GPU?的市場(chǎng)壁壘

訓(xùn)練市場(chǎng)：英偉達(dá)占據(jù)?AI?訓(xùn)練市場(chǎng)?90%?以上份額，其?Blackwell?架構(gòu)支持?1.8?萬(wàn)億參數(shù)模型訓(xùn)練，且?NVLink 6?技術(shù)實(shí)現(xiàn)?72?卡集群無(wú)縫互聯(lián)。

生態(tài)護(hù)城河：CUDA?生態(tài)系統(tǒng)的成熟度（如?TensorRT?推理優(yōu)化、Megatron?分布式訓(xùn)練）難以被替代，企業(yè)遷移成本極高。

三、典型應(yīng)用：ASIC 與 GPU 的主戰(zhàn)場(chǎng)

中國(guó)大陸本土GPU 制造能力增強(qiáng)。近年來(lái)，中國(guó)國(guó)內(nèi)的許多GPU企業(yè)開(kāi)始嶄露頭角。通過(guò)持續(xù)的投入和努力，國(guó)產(chǎn)GPU在性能、功能和應(yīng)用領(lǐng)域等方面都有了提升，逐漸贏得了市場(chǎng)的認(rèn)可和用戶的信任。國(guó)產(chǎn)GPU不僅在傳統(tǒng)圖形處理領(lǐng)域取得了進(jìn)展，也能夠在人工智能、高性能計(jì)算等新興領(lǐng)域展現(xiàn)出一定的競(jìng)爭(zhēng)力。

主要廠商包括景嘉微、寒武紀(jì)、海光信息、天數(shù)智芯等。

國(guó)內(nèi)GPU產(chǎn)品統(tǒng)計(jì)

四、未來(lái)展望：共生與融合

短期（1-3?年）

ASIC：在推理、邊緣計(jì)算、特定行業(yè)（如金融風(fēng)控、醫(yī)療影像）快速滲透，云廠商自研?ASIC?占比提升至?30%。

GPU：繼續(xù)主導(dǎo)訓(xùn)練市場(chǎng)，Blackwell?架構(gòu)推動(dòng)超算和?AI?融合（如氣候模擬、新藥研發(fā)）。

長(zhǎng)期（5?年以上）

技術(shù)融合：英偉達(dá)推出?Grace CPU+Blackwell GPU?的超級(jí)芯片，而博通開(kāi)發(fā)支持動(dòng)態(tài)重構(gòu)的?ASIC，兩者邊界趨于模糊。

ASIC?和?GPU?的競(jìng)爭(zhēng)本質(zhì)是?“效率”?與?“靈活性”?的權(quán)衡?。ASIC?在特定場(chǎng)景的優(yōu)勢(shì)無(wú)法撼動(dòng)?GPU?的生態(tài)壁壘，而?GPU?的通用性使其在復(fù)雜任務(wù)中難以被替代。未來(lái)，兩者將通過(guò)混合架構(gòu)（如?GPU+ASIC?加速卡）和異構(gòu)計(jì)算（如?CUDA?與定制指令集協(xié)同）實(shí)現(xiàn)最優(yōu)資源配置。對(duì)于企業(yè)而言，選擇?ASIC?需滿足三個(gè)條件：任務(wù)明確、規(guī)模足夠大、算法穩(wěn)定，否則?GPU?仍是更優(yōu)解。

結(jié)論：

ASIC?芯片與?GPU?的關(guān)系并非簡(jiǎn)單的替代，而是長(zhǎng)期共存、互補(bǔ)發(fā)展的格局。