‌人工智能算力的核心硬件主要包括GPU、TPU、FPGA和ASIC等专用芯片‌，它们通过并行计算、低延迟和高能效比显著提升AI模型的训练和推理效率。随着大模型和边缘计算的发展，算力硬件正向高性能、低功耗和场景定制化方向演进。

1. ‌GPU：通用并行计算的基石‌

图形处理器（GPU）凭借数千个计算核心的架构，擅长处理矩阵运算等并行任务，成为深度学习的主流选择。例如，NVIDIA的A100/H100芯片支持混合精度计算，显存带宽可达2TB/s，大幅缩短模型训练时间。

2. ‌TPU：谷歌专为AI优化的加速器‌

张量处理单元（TPU）采用脉动阵列设计，针对TensorFlow框架深度优化。其三代TPU v4的算力达275 TFLOPS，功耗效率比GPU更高，适合大规模云端AI服务。

3. ‌FPGA：灵活的可编程芯片‌

现场可编程门阵列（FPGA）允许硬件逻辑动态重构，在实时性要求高的场景（如自动驾驶）中优势明显。Xilinx的Versal系列结合AI引擎，能同时处理多任务负载。

4. ‌ASIC：定制化算力的终极方案‌

专用集成电路（ASIC）如华为昇腾、寒武纪MLU，通过固化算法电路提升能效。昇腾910的算力达256TOPS（INT8），但研发成本高，适合特定算法固化场景。

5. ‌未来趋势：异构集成与存算一体‌

下一代硬件将结合Chiplet技术整合CPU/GPU/ASIC，同时探索忆阻器（ReRAM）等存算一体架构，突破“内存墙”限制，实现算力密度和能效的跨越式提升。

‌选择算力硬件需权衡任务需求、功耗和成本‌，边缘端侧重低延迟（如FPGA），云端追求峰值算力（如GPU/TPU），而ASIC适合算法稳定的规模化部署。持续迭代的硬件正推动AI向更复杂场景落地。