总览：GPU通用全能；NPU专做神经网络；TPU谷歌私有；DPU管数据搬运；FPGA可编程；ASIC为单一任务定制，性能功耗最优但不可改。
1. GPU 图形处理器
- 定位：通用并行计算芯片- 擅长：图形渲染、AI大模型训练+推理、科学仿真- 特点：生态最完善，通用性强，当前AI算力服务器主力- 代表：英伟达H100/A100、AMD MI300- 股市关键词：算力卡、AI服务器、高性能计算- 短板：功耗偏高，做单一AI任务时性价比不如专用芯片
2. NPU 神经网络处理器
- 定位：面向神经网络的专用AI芯片- 擅长：AI推理，部分可支持小规模训练，主打低功耗- 特点：硬件电路专门优化AI算子；通用性差，不能跑图形、通用计算- 代表：华为昇腾、寒武纪、瑞芯微端侧NPU- 股市关键词：边缘算力、端侧AI、神经网络加速- 短板：大规模大模型训练能力弱于GPU
3. TPU 张量处理器
- 定位：谷歌自研AI专用芯片- 擅长：张量运算，适配TensorFlow框架AI模型- 特点：不对外单独销售，仅限谷歌云内部自用，A股很少涉及- 股市关键词：极少在国内上市公司公告出现
4. DPU 数据处理器
- 定位：服务器的数据搬运、网络卸载芯片（智能网卡升级）- 擅长：网络转发、存储读写、加密、虚拟化- 特点：不参与AI模型计算，负责给GPU减负，算力服务器配套硬件- 代表：英伟达BlueField、中科驭数- 股市关键词：智能网卡、算力网络、数据加速- 短板：本身无法做AI训练推理，属于配套辅助芯片
5. FPGA 现场可编程门阵列
- 定位：可反复改写硬件逻辑的可编程芯片- 擅长：算法原型验证、AI推理、通信加速、高速信号处理- 特点：硬件逻辑可以反复重新编程，开发灵活；但算力密度、能效低于ASIC- 代表：Xilinx（AMD收购）、安路科技、复旦微电- 股市关键词：可编程芯片、原型验证、通信加速、AI推理- 短板：大规模量产成本高，跑大模型训练效率不如GPU
6. ASIC 专用集成电路
- 定位：为单一固定算法专门定制的芯片，一旦流片硬件不可修改- 擅长：固定算法的大规模运算，极致能效、低成本- 特点：一旦制造完成，硬件逻辑无法改动；量产量大时单位成本极低- 代表：矿机芯片、部分端侧AI芯片、视频编解码芯片- 股市关键词：定制化芯片、专用加速芯片- 短板：算法一旦迭代更新，芯片直接过时，开发流片周期长、前期投入巨大
✅ 速记口诀（记笔记）
GPU全能能训推，NPU端侧AI低功耗；TPU谷歌自家藏，DPU只管搬数据；FPGA可编程灵活，ASIC定制能效强。
看公告避坑要点（非常关键，复盘读上市公司公告用）
1. 只有GPU可以高效做大模型训练；NPU/FPGA/ASIC大多主打推理，很难支撑超大模型训练。2. DPU只是配套，不能独立跑AI模型；很多公司公告提DPU，不等于具备AI算力芯片。3. FPGA适合做原型验证，不是大规模AI算力主力；ASIC只能跑固定算法，模型一变芯片就失效。
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