本文摘要：用于CUDA加快，还包括谷歌的Tensorflow，Facebook的Caffe，亚马逊的MXNet等。现在业界争辩的焦点是AI芯片的处理器架构用哪种是最差的，有GPU、FPGA、DSP和ASIC，甚至还有更加前沿的脑神经形态芯片。现在GPU正处于优势地位，但其他几种处理器架构也各有优势。 Intel则是多方庄家，不俗过任何一种处理器架构。

用于CUDA加快，还包括谷歌的Tensorflow，Facebook的Caffe，亚马逊的MXNet等。现在业界争辩的焦点是AI芯片的处理器架构用哪种是最差的，有GPU、FPGA、DSP和ASIC，甚至还有更加前沿的脑神经形态芯片。现在GPU正处于优势地位，但其他几种处理器架构也各有优势。

Intel则是多方庄家，不俗过任何一种处理器架构。谷歌在TPU（只不过就是一种ASIC）方面的极大投放带给了硬件效能的很大提升，目前显然对GPU的冲击将是仅次于的，原因不单单是因为专用架构带给的效率优势，还有商业模式方面带给的成本优势。在云端，国际巨头早已沦为了事实上的生态主导者，因为云计算本来就是巨头的战场，现在所有开源AI框架也都是这些巨头公布的。在这样一个生态早已烧结的环境中，华为要想要分一杯羹，国产云端AI芯片想会师五强劲，甚或挑战英伟达，绝非易事。

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