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博通大涨，大家都说是ASIC，明显太过宽泛，认为还是其细分的TPU 推理芯片及ai芯片的定制
关于TPU和ASIC的关系
TPU（Tensor Processing Unit，张量处理单元）与ASIC（Application-Specific Integrated Circuit，专用集成电路）存在密切的关系，以下是具体介绍：
TPU属于ASIC的一种
• TPU是谷歌专门为加速深度学习中的张量运算而设计的一种ASIC芯片。它针对神经网络计算的特点进行了高度优化，具有特定的硬件架构和指令集，以高效处理张量运算，在深度学习推理任务中展现出卓越的性能和能效比。
设计目标方面
• ASIC：设计目标更为广泛，可针对各种特定应用需求进行定制，如加密货币挖矿、网络通信、物联网等领域的专用芯片都属于ASIC。
• TPU：主要聚焦于人工智能深度学习领域的张量计算，旨在为神经网络的训练和推理提供高效的硬件支持，其设计目标更为具体和专一。
架构特点方面
• ASIC：架构根据不同的特定应用而差异很大，通常会集成各种专用模块和电路，以满足特定任务的需求。
• TPU：采用了脉动阵列（Systolic Array）等专门针对矩阵乘法等张量运算进行优化的架构，能够在一个时钟周期内处理大量的乘法和加法运算，大大提高了计算效率。
应用场景方面
• ASIC：应用场景丰富多样，涵盖了众多对计算、控制、通信等有特定要求的领域。
• TPU：主要应用于深度学习相关的场景，如数据中心的大规模神经网络训练和推理、智能语音助手、自动驾驶等领域的模型计算。
发展趋势方面
• ASIC：随着技术的不断进步，ASIC将继续朝着更高性能、更低功耗、更小尺寸的方向发展，同时会与更多新兴技术融合，拓展其应用领域。
• TPU：未来将进一步优化其架构和性能，以更好地支持不断发展的深度学习技术，如更复杂的神经网络模型、更大规模的数据集等。
ASIC主要产品
（1）谷歌
谷歌与博通合作，于2015年发布TPU v1，2021年推出TPU v4，其Gemini模型就是利用其自研TPU来训练。
TUP v4性能表现优于英伟达A100，略逊于英伟达H100，但功耗管理能力出色。
（2）英特尔
英特尔于2019年收购Habana Lab，2022年推出Gaudi2 ASIC芯片，模型训练性能优于A100。
其余IBM、三星、苹果、英伟达等全球头部厂商亦纷纷布局ASIC领域。
国内相关厂商
4.1 AI ASIC芯片
（1）寒武纪：国内领先的AI芯片设计公司，公司设计研发的芯片多为ASIC类型。
（2）云天励飞：拥有ASIC芯片及基于ASIP技术的芯片，自主研发多代视觉人工智能NPU产品，广泛用于视觉Al处理应用场景。
（3）北京君正：主营存储芯片、模拟互联芯片、算力芯片，提供微处理器芯片、智能视频芯片等ASIC芯片整体解决方案。
（4）国科微：芯片设计厂商，广播电视芯片、智能监控芯片主流供应商，公司NPU已实现前端4T算力、后端NVR/DVR 9T算力。
（5）富满微：芯片设计厂商，提供电源管理、MOSFET、MCU、RFID、射频前端以及各类ASIC芯片。
4.2 SoC系统级芯片
（1）全志科技：国内音视频SoC主控芯片龙头厂商，各系列智能终端处理器芯片均属于ASIC芯片。
（2）瑞芯微：国内SoC芯片头部厂商，提供针对特定功能设计的ASIC芯片，包括接口转换、无线连接、MCU芯片等。
（3）炬芯科技：全球蓝牙音箱SoC芯片的主要供应商，为无线音频、智能穿戴、智能交互等领域提供专业集成芯片。
（4）恒玄科技：全球智能音频SoC芯片领先供应商，主要应用于耳机、音箱等低功耗智能音频终端。
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