AI的硬件支持主要包括高性能计算芯片（如GPU、TPU）、专用加速器（如FPGA、ASIC）以及智能终端设备，这些硬件通过并行计算、定制化架构和边缘部署，为机器学习训练和推理提供核心算力支撑。

1. 核心计算芯片

   • GPU：凭借强大的并行计算能力，成为深度学习模型训练的主流选择，尤其擅长处理图像识别等大规模数据任务。
   • TPU：专为张量运算优化，由谷歌开发，在特定AI任务（如语音识别）中能效比显著高于通用芯片。

2. 专用加速器

   • FPGA：可编程特性使其能动态适配不同算法需求，适用于实时性要求高的场景（如自动驾驶决策）。
   • ASIC：针对固定算法（如手机AI摄影）定制，虽灵活性低但能效极高，适合大规模量产设备。

3. 智能终端与边缘设备
   手机、智能音箱等终端集成NPU（神经处理单元），实现本地化AI推理，减少云端依赖；边缘服务器则通过分布式计算降低延迟，支撑工业物联网等实时应用。

未来，随着量子计算等新兴技术的成熟，AI硬件将向更高能效和更广场景扩展，持续推动智能化的边界。