ChatGPT成功设计微处理器 微处理器系统设计

本文目录一览：

• 1、为什么AI计算一定要用GPU?
• 2、手机生成式AI时代来临,骁龙8Gen3,让高通又一次走在时代前沿
• 3、支持自定义开发和定制化的OA软件品牌推荐？
• 4、如何评价采用全大核cpu架构的天玑9300?
• 5、算力需求浪潮下,AI给芯片行业注入了“强心剂”

为什么AI计算一定要用GPU?

1、并行计算能力：GPU（图形处理单元）相对于CPU（中央处理单元）在并行计算方面具有显著优势。AI计算通常涉及大量的矩阵运算和并行计算任务，而GPU设计用于高效处理这些任务。GPU拥有更多的核心和线程，可以同时执行更多的计算操作，提供更快速和高效的并行计算能力。

2、首先，AI大模型离不开GPU，主要因为GPU在并行计算能力、内存带宽以及生态支持方面相较于传统CPU有显著优势，这些优势能够极大地提升AI大模型的训练与推理效率。在详细解释之前，需要了解AI大模型的特点。这类模型通常包含数十亿甚至上千亿的参数，需要处理海量的数据。

3、AI任务通常需要大量的并行计算和数据处理，因此使用GPU比CPU更适合处理这些任务。GPU拥有数百到数千个核心，可以在同一时间内处理大量的并行计算，而CPU只有几个核心，适合处理单个任务。GPU的并行计算能力可以大大提高AI任务的处理速度和效率，使得AI应用可以更快地训练和执行。

4、简而言之，CPU在顺序处理方面更擅长，而GPU在并行处理方面有显著优势。GPU能同时执行多项任务，如同货车一次可以运送更多货物，而CPU则如同跑车，一次只能运送少量货物。在AI领域，GPU的高并行处理能力使得它成为处理大规模数据的理想选择，特别是在深度学习和图像处理等任务中。

5、AI模型越大，GPU的能力越强，准确度越高。为了加快训练速度并处理更大AI模型（如ChatGPT），可以将多个数据中心GPU集合形成超级计算机。这需要更复杂的软件来正确利用数字处理能力。另一种方法是创建一个非常大规模的加速器，例如Cerebras生产的“晶圆级处理器”。同时，CPU方面的发展并未停滞。

6、AI算力既可以使用GPU也可以使用CPU，但通常来说，GPU在AI计算方面表现得更为出色。首先，我们需要了解CPU和GPU的基本差异。CPU，即中央处理器，是计算机的核心，负责执行各种复杂的计算和控制任务。然而，CPU并不是专门为大规模并行计算设计的，因此在处理大量的简单计算任务时，其效率可能并不高。

手机生成式AI时代来临,骁龙8Gen3,让高通又一次走在时代前沿

1、高通骁龙8Gen3为全球首款专为生成式AI打造的计算平台，是高通迄今最强端侧AI移动平台，采用最新高通AI引擎，搭载Hexagon NPU，集成先进硬件加速单元、微切片推理单元、加强张量、标量、矢量单元，共享大容量共享内存，AI数据处理器能力较前代提升近一倍，能耗降低40%，让生成式AI在手机上流畅运行。

2、从骁龙8 Gen1开始，高通AI在产品路线图中的地位不断提升，成为高通产品竞争力的关键组成部分。骁龙8 Gen3尤其强调了全平台AI加速，AI性能比前代提升了98%，使得手机能在本地独立处理大型AI计算，突破了对网络和服务器的依赖。

3、在科技与投资圈，AI PC和AI手机最近引起了广泛关注。联想在上周的电话会议上表示，ARM架构时代，高通、联发科、英特尔和英伟达谁能胜出还难以看出。不过，PC领域的x86替代已成现实。

4、AI功能：骁龙8Gen3将支持生成式AI功能，可以用于支持MetaLLauncher2大模型上训练的聊天机器人，完成对话，生成图像或文本。此外，骁龙8Gen3还支持AI图像生成器Stable Diffusion，可以在不到一秒的时间内生成一张图片。

5、在功能特性方面，两款芯片都支持Wi-Fi 6E和蓝牙3等先进技术，但骁龙8gen3提供了更先进的AI引擎和图像处理功能。这些增强功能使得骁龙8gen3在处理复杂任务时更为高效，如生成式AI应用、高分辨率图像处理等。

6、除了重磅发布的第一代骁龙8+和第一代骁龙7两大全新移动平台，高通还在XR、智能汽车这两条高景气度新赛道上充分展现了自己开拓增量空间的实力。

支持自定义开发和定制化的OA软件品牌推荐？

1、泛微专注协同管理软件领域21年，拥有自主知识产权的协同管理软件产品系列包括：面向大中型企业的平台型产品e-cology、面向中小型企业的应用型产品e-office、一体化的移动办公云OA平台eteams、面向政府单位的数字化政务办公平台e-nation、电子签章及印控平台。

2、蜘蛛表格OA办公系统软件。蜘蛛表格是一站式企业信息管理云平台，任何企业都可以在蜘蛛表格云平台进行定制化搭建符合自己业务流程的crm，ERP，OA等等各类信息管理系统。

3、我们来介绍一下几个比较突出的大品牌，一线三大OA品牌泛微OA、华天动力OA、致远OA等也各有特色。泛微OA泛微OA是行业内知名的“品牌范”厂商，品牌形象非常的高大上。泛微也的确拥有一批比较高端的用户。当然，也拥有非常高昂的价格。泛微产品功能齐全，解决方案完善，多以项目化销售为主，价位整体偏高。

4、泛微OA具备扩展性，支持自定义开发，以满足企业特定需求。价格合理，性价比较高，泛微OA同样为众多企业提供了经济实惠的解决方案。综上所述，用友和泛微的OA系统在功能、性能和价格上各有千秋。企业需根据自身需求和技术偏好，选择最适合自己的产品。

5、蓝凌软件 蓝凌是行业内注重技术的厂商，也是业内第一个向用户提出需要关注开发技术的厂商，但这个观点并不为广大用户甚至个别厂商所认同。在整体技术浓厚的氛围下，蓝凌独立研发的工作流、魔方架构(自定义平台)、智能报表等都在行业内独树一帜。优势：1) 基于J2EE技术开发，开放性、稳定性较好。

6、金和网络（）开发技术：ASP/.net 主要优势：支持图形化流程自定义方式，提供流程的监控功能，企业高层的思维很活跃和先进，且人脉广 主要劣势：理念和产品严重脱节，OA无法与工作流模块衔接，各版本间不兼容，问题较多。

如何评价采用全大核cpu架构的天玑9300?

1、联发科天玑9300的4+4全大核CPU架构引起了广泛讨论。这实质上是对ARM公版小核效能的一次挑战，凸显了其在能效和续航方面的潜力。在手机SOC领域，旗舰级别的产品多年未采用无小核设计。上一代的无小核旗舰为苹果A9和高通805，而同构大小核设计的旗舰则为骁龙821。

2、首先，虽然天玑9300在性能上有了显著的提升，采用了全大核架构，带来了强大的运算能力和高效的应用执行效率，但是在高负载情况下，其发热问题却不容忽视。有数码达人通过测试发现，在天玑9300满负荷运行下，其性能下降幅度较大，芯片温度迅速上升，甚至出现了撞温度墙的情况。

3、全大核设计是其大胆的创新之举，配合A720频率设定为0GHz，旨在平衡性能与能耗。GPU部分则采用了最新的Immortalis G720，具有光线追踪加速、可变倍率着色等能力，以及DVS几何流水线的引入，旨在优化性能与功耗。在未来几天，我们将从微架构和实际应用多个层面深入测试天玑9300，并对其微架构特性充满好奇。

4、高端档次。性能强大：天机9300采用了全大核CPU架构，包括4个Cortex-X4超大核和4个Cortex-A720大核，这使得在性能上有很大的提升，性能比上一代提升了40%。游戏体验良好：天机9300集成了Arm最新推出的Immortalis-G720GPU架构，这使得在游戏体验上有很大的提升，游戏体验更出色。

5、天玑9300芯片是一款非常出色的芯片。天玑9300作为联发科旗下的高端芯片，其在性能、功耗和集成度等方面都展现了卓越的实力。该芯片采用了先进的制程工艺和架构设计，拥有强大的计算能力和高效的能源效率，能够满足各种高端应用场景的需求。

算力需求浪潮下,AI给芯片行业注入了“强心剂”

随着ChatGPT引领的生成式AI热潮，算力作为数字经济的核心驱动力，地位和作用显著提升。AI的快速发展推动了算力需求的指数级增长，同时也为芯片行业注入了“强心剂”。AI芯片制造商因此成为受益者。AI的兴起，引发算力需求的爆发。在AI之前，算力经历了从电子制表机、图灵机到现代计算机的迭代。

倚天710的落地应用，不仅为整个行业注入了一剂强心剂，同时也证明了阿里巴巴在设计超大规模复杂芯片领域的实力。去年发布时的质疑之声不绝于耳，但现在，大规模应用的成功落地让这些质疑不攻自破。预计未来两年，20%的新增算力将使用自研CPU替代，显示了倚天710的巨大潜力与市场前景。

不妨对比一下黑芝麻的华山二号A1000Pro与市面上已经推出的两款大算力车规级芯片： 特斯拉 FSD 采用 14nm 制程，单芯片算力 72 TOPS。 英伟达 Orin 采用 7nm 制程，单芯片算力 254 TOPS。 黑芝麻智能A1000Pro采用16nm制程，单芯片的INT4算力高达196TOPS、 INT8 算力则为 106 TOPS。