▍定义与心差异（双栏对比）
| 维度 | 通用算力 | AI算力 |
|---|---|---|
| 目标场景 | 多任务处理（科学计算、数据库、操作系统等）1 | 深度学习、神经训练/推理5 |
| 硬件架构 | CPU主导，逻辑控制与分支预测7 | GPU/TPU/NPU等异构加速，张量心并行[[4]8 |
| 性能指标 | DMIPS（整数指令）、FLOPS（双精度）1 | TOPS（张量运算）、低精度FLOPS（FP16/INT8）[[1]5 |
| 能耗效率 | 平均功耗高，能效比约1-5TOPS/W4 | 专用优化后可达1000TOPS/W（如昇腾910）4 |
▍技术演进图谱（时间轴+关键）
1980s-2000s：通用算力主导
- 算力分层理论（初级/中级/高级算力）→ 参考7
- AI芯片能效对比（NVIDIA H100 vs 昇腾910）→ 详见4
- 超算中心智能化改造例 → 分析3中的医疗物筛选应用
（全文约1,200字，采用非连续模块化设计，可通过点击来源编号查看原始技术参数）
- 计算机视觉：ResNet50推理（INT8优化效率提升3倍）5
- 自然语言处理：GPT-3训练（需超300PFLOPS-day）8
▼ 融合趋势
- 超算中心AI化：Summit超算集成27,648块Volta GPU3
- 云端异构计算：AWS Trainium芯片实现1,088TFLOPS（FP16）4
▍瓶颈与突破路径（问题-解决方框图）
[现存挑战] → [技术对策]
● 能效比天花板（功耗激增） → 存算一体架构（减少数据搬运）[12]()
● 软件生态碎片化 → 跨平台编译框架（如TVM、OneAPI）[7]()
● 算-硬件耦合度低 → 动态稀疏化计算（寒武纪思元590方）[4]()
▍典型例：昇腾体系（技术树解析）
硬件层：
- 高精度科学计算：气象模拟（需FP64）、反应堆仿真3
- 复杂逻辑处理：数据库事务、操作系统调度1
▼ AI算力主导领域
- Atlas 800服务器（8颗昇腾910，支持P级模型）4
▍未来趋势预测（达图维度）
- 精度泛化：从FP32→FP8→4bit量化[[5]7
- 架构革新：光计算/量子计算突破存内瓶颈12
- 生态整合：AI算力纳入基础设施（东数西算工程）[[3]6
文献扩展建议：
- CANN异构计算架构（算子自动优化）12
- MindSpore原生支持混合精度5
部署模式：
- CPU遵循摩尔定律，以x86/ARM架构统一计算生态7
- 浮点运算依赖协处理器（如Intel 8087）
2010s：AI算力萌芽
- GPU并行架构突破（NVIDIA CUDA生态）8
- Google推出TPUv1，专攻矩阵乘12
2020s：专用化
- 昇腾910实现1024TFLOPS（FP16）4
- 混合精度计算普及（FP16+INT8量化）[[5]7
▍应用场景分水岭（三栏布局）
▼ 通用算力优势领域
- 昇腾310（16TOPS@INT8，边缘端推理）5
- 昇腾910（1024TFLOPS@FP16，云端训练）4
软件栈：
《AI算力与通用算力的范式差异与技术演进》
（模块化排版设计：全文以「技术对比框」「应用场景分栏」「时间轴演化图」等形式呈现心观点）
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