AI 芯片与加速器架构可视化实验室
从GPU到NPU到存算一体——把2026年AI芯片如何为不同推理场景优化硬件架构的核心机制以可交互SVG呈现。
01
AI 芯片全景
芯片类型谱系：GPU(通用)→TPU(矩阵)→NPU(神经)→FPGA(可重构)→ASIC(专用)→存算一体。用性能-灵活性矩阵展示不同芯片定位。
GPU
通用并行处理器
灵活性强，能效中等
TPU
矩阵专用加速
脉动阵列，矩阵高效
NPU
神经网络专用
移动端低功耗推理
存算一体
消除数据搬运
能效飞跃，新兴技术
02
GPU 架构深度
GPU AI加速能力：SM/Tensor Core → Warp调度 → 内存层级(SRAM/HBM) → NVLink。展示Tensor Core矩阵计算流水线。
03
TPU 与脉动阵列
TPU 的 Systolic Array：数据流过阵列 → 乘加运算 → 权重固定 → 输出收集。展示TPU数据流动计算模式。
04
NPU 架构
移动端NPU：MAC阵列 → 量化加速 → 稀疏计算 → 内存优化。展示移动端AI加速器的核心设计。
05
存算一体
Compute-in-Memory：SRAM PIM / ReRAM / OTP → 消除数据搬运 → 能效飞跃。展示数据搬运瓶颈的解决。
06
互连与集群
AI集群互连：NVLink/NVSwitch → InfiniBand/RoCE → 拓扑设计 → 集合通信。展示大规模AI训练的通信架构。
NVLink
900 GB/s
GPU间高速互连
InfiniBand
400 Gb/s
节点间低延迟网络
集合通信
AllReduce/AllGather
梯度同步原语
07
能效与散热
AI芯片能效：TOPS/W → 液冷 → 功率墙 → 热设计。展示不同芯片的TOPS/W和散热方案。
08
芯片竞争格局
AI芯片对比：NVIDIA H100/B200、AMD MI300X、Intel Gaudi3、华为昇腾、Google TPU v5。多维度对比展示。