谷歌本周披露其训练人工智能模型使用的超级计算机的最新细节，其称这些系统的速度和能耗效率均高于英伟达基于A100芯片的同类系统，其90%以上的人工智能训练任务都通过谷歌拥有自主定制的TPU芯片完成。
目前，AI芯片主要包括GPU、FPGA、ASIC等。ASIC作为专用集成电路，广泛应用于人工智能设备等领域，其根据终端功能又细分为TPU芯片、DPU芯片和NPU芯片等。资料显示，ASIC在吞吐量、功耗、算力水平等单个方面都是最优秀的，其中，TPU比同时期的GPU或CPU平均提速15-30倍，能效比提升30-80倍。
东方财富证券曲一平在2月27日研报表示，随着机器学习、边缘计算的发展，大量数据处理任务，对计算效率、计算能耗等都提出了更高的要求，ASIC芯片正逐渐受到重视。同时，天风证券近日研报指出，随着GPU的功耗过高等弊端的显现，类GPU架构的定制化大算力AI芯片(ASIC)或将存在市场，未来GPU与ASIC两者可能将产生替代竞争。
