全球主要边/端侧AI算力芯片及存储厂商（截至2023年8月31日）
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AI 大模型训练所需算力通常部署在云端，但推理算力或将分布在云/边/端侧。不同于训练环节的高计算性能要求，推理环节根据用户需求利用训练好模型进行推理预测，对峰值计算性能要求较低，更加注重单位能耗算力、时延、成本等综合指标，因此除部署于云端外，还可部署于边缘以及终端侧。其中，云端推理芯片较边缘推理芯片功耗更高、浮点算力更强，但在功耗、尺寸上的要求则低于边缘推理芯片。终端推理芯片主要形态为 SoC，通过增加 AI 计算单元（NPU/APU）提升计算能力。终端 SoC 为提升计算效率，通常使用INT8/INT16 整型计算。例如，高通手机骁龙 888 算力达到 26TOPS，瑞芯微（IOT）RK3588 NPU 算力约 6TOPS。
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