中国权威AI芯片专家是谁？他们对GPU芯片与TPU芯片的观点？
中国在AI芯片领域的权威专家包括：
- 陈云霁：中国科学院计算技术研究所研究员，在智能芯片领域有突出成就。
- 陈天石：寒武纪科技创始人，对人工智能芯片研发有深入研究。
- 魏少军：清华大学教授、中国半导体行业协会副理事长、IEEE Fellow。
- 尹首一：清华大学微纳电子系副主任、微电子所副所长，对AI芯片在中国的进展有深入探讨。
对于GPU芯片与TPU芯片的观点，以下是一些专家的看法：
苏姿丰（AMD首席执行官）：她认为GPU目前是大语言模型的首选架构，因为它们在并行处理方面非常高效，但它们在可编程性方面有所欠缺。她预计，未来5年或7年时间内GPU还不会“失势”，但会出现GPU以外的新势力。未来的AI模型将使用不同类型芯片的组合，包括当前占主导地位的GPU以及仍有待开发的更专门化的芯片，从而实现各种功能。
杨龚轶凡（中昊芯英创始人兼CEO）：他认为TPU专为神经网络结构而设计，在相同制造工艺、能耗和芯片尺寸条件下，性能优于GPU3~5倍。在适用场景上，TPU为已有的算法和框架进行优化，性能和功耗表现均优于GPU，更适用于深度学习模型的大规模部署。
陆玉春博士（华为“2012实验室”的网络专家）：他提到Nvidia的AI芯片规划的战略核心是“One Architecture”统一架构，支持在任何地方进行模型训练和部署，无论是数据中心还是边缘设备，无论是x86架构还是Arm架构。Nvidia的AI芯片布局涵盖了训练和推理两个人工智能关键应用，训练推理融合，并侧重推理。
这些观点涵盖了中国AI芯片领域的一些权威专家以及他们对GPU和TPU芯片的看法。
TPU芯片在某些方面确实可以作为GPU芯片的替代品，尤其是在AI大模型训练和推理任务中。以下是几个关键点：
性能与能效：TPU作为ASIC芯片的一类，其优势在于出众的能效比与单位成本算力指标。谷歌的TPU产品相比英伟达的GPU产品，在成本与功耗上存在优势。例如，谷歌TPUv4与NVIDIA A100相比的功耗低1.3-1.9倍，在Bert、ResNet等多类工作模型中，效率高于A100 1.2-1.9倍。
专用性：TPU专为深度学习设计，具备高效的矩阵运算能力和低精度计算优势，特别适用于大规模深度学习训练任务。TPU为已有的算法和框架进行优化，性能和功耗表现均优于GPU，更适用于深度学习模型的大规模部署。
市场趋势：谷歌已经在谋划用TPU替换掉GPU，可能在年底停止外部AI算力芯片的采购，转而完全依赖自研的TPU。谷歌的算力总量，结合自研TPU和先前的芯片采购，预计可达全球算力总量的25%。
实际应用：在使用神经网络推理的商业AI应用程序上，TPU比当前的GPU和CPU快15到30倍，且TPU的能源效率显著提高：TOPS/Watt值增加了30到80倍。
技术发展：随着技术的发展，在相同制造工艺、芯片尺寸和能耗条件下，TPU相较于传统GPU架构，其不可替代的优势在于专为AI深度学习定制。TPU舍弃了GPU的部分灵活性，转而专注于优化深度学习中的非线性计算，性能可提升3到5倍，具有显著的性价比。
综上所述，TPU芯片在特定应用场景下，特别是在AI大模型训练和推理任务中，已经展现出替代GPU芯片的潜力和优势。然而，GPU因其多功能架构和广泛生态的支持，在通用高性能计算领域仍具有不可替代的地位。
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