ASIC芯片（Application-Specific Integrated Circuit）即应用特定集成电路，是一种，但ASIC的效率远高于FPGA。ASIC在许多领域都有应用，包括通信、工业控制、加密等。因为ASIC芯片属于定制化芯片，其性能是最强，能耗是更低；但相对应的通用性就差，如果不能大规模应用成本就会比较高。
推动 ASIC 芯片快速成长的核心因素主要源于 AI 算力集群对加速计算芯片的强劲需求。尤其是在推理集群方面，随着 AI 应用场景越发丰富，像智能语音助手、图像识别系统等在日常生活中的广泛应用，对推理运算的实时性、准确性要求极高，需要芯片能够快速且高效地处理输入数据进行判断。而 ASIC 芯片凭借其定制化的特点，可以针对特定的推理算法进行电路结构的优化设计，实现低延迟、高吞吐量的推理运算，契合了推理集群的发展需求。
当前ASIC定制芯片三大主要分支：TPU、DPU、NPU，下文是对这三大主要分支的详细介绍。
（1）TPU即张量处理器，它是由谷歌公司率先推出的一种专门用于加速机器学习任务的芯片。它在处理深度学习模型中的矩阵计算时效率更高、功耗更低。TPU具有为AI大模型而生的天然优势架构。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。产业界正在进行不同的尝试。一方面，“先行者”谷歌探索出了自己的专属路线。另一方面，更多芯片从业者仍在探索基于TPU架构的新产品。
TPU最初是为内部工作负载而创建，但凭借多项优势，其不仅在谷歌内部得到广泛应用并成为AI支柱，也获得苹果等科技巨头以及多家大模型创业公司的青睐和竞相应用。TPU芯片诞生已有十年，逐渐从AI产业边缘走向了舞台中央。当前，以GPU为代表的通用计算架构和针对特定领域的DSA（DomainSpecific Architecture，面向特定领域）计算架构是目前两大主流AI芯片设计思路。但在市场容量巨大的应用领域，计算芯片的架构演进总呈现出从通用型向专用型转变的规律。随着大模型训练的计算量和复杂度的指数级增长，传统GPU成本昂贵、算力利用率低、能耗大的局限日益凸显。在此背景下，作为AI专用芯片之一的TPU性价比优势成为“焦点”，被业界期待能够从新的技术路线上另辟蹊径。在这方面，谷歌已经提供了成功经验。
国内市场上主要的TPU芯片品牌包括华为和百度，这两个品牌通过持续的自主研发和技术创新，推出了高性能和高效率的TPU芯片。创业公司中昊芯英逐渐崭露头角，公司首款TPU芯片刹那已于23年底量产。
（2）DPU即数据处理器，具备强大网络处理能力，以及安全、存储与网络卸载功能，能够完成CPU所不擅长的网络协议处理、数据加解密、数据压缩等数据处理任务，并对各类资源分别管理、扩容、调度，即处理“CPU做不好，GPU做不了”的任务，实现数据中心降本提效。基于“DPU+CPU+GPU”的异构计算正在成为下一代智算中心的主流。
在AI风生水起的时候，DPU代表的是“深度学习处理器”，2020年10月，英伟达发布了一款名叫DPU-Data Processing Unit的处理器。在此之后，人们再提到DPU的时候，指的都是数据处理器，而非深度学习处理器了。如今，DPU已成为数据中心内新兴的专用处理器，专门设计用于加速数据中心中的安全、网络和存储任务，针对高带宽、低延迟的数据密集型计算场景提供动力。DPU的核心作用是接管原本由CPU处理的网络、存储、安全和管理等任务，从而释放CPU资源，并加强数据安全与隐私保护。DPU已经逐步趋向成熟，边界也比较成熟，网络安全加解密、零信任、网络卸载，已经基本上成为了DPU稳定承载的功能。
DPU产业目前仍以国外企业为主导，三大巨头英伟达、博通和英特尔的份额占比较高，亚马逊、微软这些科技公司也在跟进。国内方面，中国移动、阿里、百度等大企业也在研发专用的DPU，初创企业如芯启源、中科驭数、大禹智芯等也取得了相应的成果或进步。信通院预计，2025年我国数据中心DPU渗透率可达到12.7%。
（3）NPU即神经网络处理器，在电路层模拟人类神经元和突触，并用深度学习指令集处理数据。 由于神经网络计算的类型和计算量与传统计算的区别，导致在进行 NN 计算的时候，传统 CPU、DSP 甚至 GPU 都有算力、性能、能效等方面的不足，所以激发了专为 NN 计算而设计 NPU 的需求。神经网络处理器 NPU 已经成为了一个通用名词，而非某家公司的专用缩写。
为了让生成式AI更贴近日常生活，端侧AI的概念逐渐兴起。与云端AI不同，端侧AI能将大型模型（LLM）以轻量级形式部署在本地设备上，即便在离线状态下也能实现AI功能，与设备进行交互，从而提升工作和生活效率。NPU能够更高效率、更低能耗地处理人工神经网络、随机森林等机器学习算法和深度学习模型，被认为是更适合边缘侧、端侧的处理器。而随着端侧AI产品的快速增长，应用于端侧、边缘侧的AI算力芯片NPU（神经网络处理单元）或将逐步起量。目前已有多家手机厂商已搭载NPU，AIPC也将通过“CPU+NPU+GPU”打造本地混合计算。相较于CPU及GPU，低功耗、高效能的NPU格外适合处理AI推论任务，包括影像辨识、自然语言处理、物件侦测等应用。
NPU 的出现相对较晚，一些科技公司如寒武纪、华为海思等在这方面进行了研究和开发，处于领先地位。另外一些主打AI应用的企业也在积极布局NPU芯片领域，比如智微智能、润和软件、全志科技等。随着AI智能终端（AI手机、AI电脑等）的兴起，NPU必将迎来一波较快的增长。根据研究人员统计预测，端侧AI市场规模将在8年后冲向1436亿美元（约合人民币10400亿元），10年增长10倍。
男孩被医院当脑瘫治7年，7岁仅18斤，父母偶然发现病历疑点：孩子或在出生医院被摔伤，医院否认过错，已向法院提起诉讼
即将满7岁的男孩栓柱本该蹦蹦跳跳上学却只有90公分高、18斤重不会走路，不会说话饿了只会哭生活完全不能自理2019年，刚出生不久的栓柱被出生医院——南方医科大学珠江医院（简称“珠江医院”）诊断为脑积水引起的脑瘫。
二〇二六年密云马拉松于昨天（4月26日）上午七点半鸣枪开跑。北京日报记者 甘南摄昨天（4月26日）清晨，15000名跑者在密云区青少年宫鸣枪起跑，沿全新调整的赛道跑过白河与密云水库沿线年创办以来，密云马拉松已从单纯的体育竞赛，逐渐发展成为展示城市形象的窗口。
吉林伊通惊现豪华“住宅式”墓地，独门独户地上地下两层、一座200万！当地最新回应：已停售，将全部改为骨灰格位，目前已改造1座
近日，有媒体曝光吉林省四平市伊通县长庚生态园内存在35座独门独户，上下两层，单套面积超30平方米，售价200万元左右的“祠堂墓”，引发热议。
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人类马拉松突破2小时，秘诀是啥？教练：每周跑200公里，赛前吃了蜂蜜面包和火腿
男子马拉松原世界纪录是肯尼亚人基普图姆在2023年芝加哥马拉松跑出的2小时00分35秒。萨维的教练克劳迪奥·贝拉尔代利在赛后接受媒体采访时称，高强度的训练是萨维能够成功突破两小时大关的关键因素:“在过去的6周里，萨维平均每周跑200公里，最高单周跑量达到了241公里。他真是一位了不起的运动员。”
中新经纬4月24日电 (魏薇)近日，港股上市银行贵州银行、泸州银行、宜宾市商业银行(下称宜宾银行)相继披露了2025年度业绩公告。这三家银行的大股东分别为茅台集团、泸州老窖、五粮液集团，因此也被业内视为“白酒系”银行。
“消费新图景”系列报道——一场马拉松带火一座城，定州凭什么？编者按2026年是“十五五”开局之年，促消费、扩内需是推动经济高质量发展的关键抓手。消费，一头连着民生福祉，一头系着发展活力。当前，燕赵大地消费场景持续焕新升级，服务消费、体验消费提质扩容，烟火气与获得感持续提升。
中央纪委国家监委网站4月25日消息，中国科学院科技创新发展中心党委副书记、主任伍浩涉嫌严重违纪违法，目前正接受中央纪委国家监委纪律审查和监察调查。
消失了七十多年的泸州奇观究竟有多震撼，昔日景象堪比“钱塘江大潮”，当地老人至今回忆起来仍心有余悸
泸州沱江边的老人，说起一件事到现在都还打起精神，那就是早年间江上闹“母猪龙”。不少上了年纪的人回忆，当年一旦“发母猪龙”，江面浪头两三米高，声势一点不比钱塘江大潮差，沙滩被卷起，雷声闷响，一片乌黑——整条江像是被什么巨兽在水底拱来拱去。
跑马拉松的你，是不是常常陷入这样的困境： 日常跑量堆了不少，轻松慢跑能轻松拿下，但一到比赛后半程就腿沉如铅、呼吸急促，配速断崖式下跌，早早遭遇“撞墙期”；想提速却总被莫名的疲劳拖住，明明拼尽全力，成绩却卡在瓶颈迟迟无法突破，看着身边跑友稳步进阶，自己却找不到训练突破口。
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