算力芯片

微软 Maia 200 是 2026 年 1 月 26 日发布的推理加速器，采用台积电 3 纳米工艺，配备 216 GB HBM3e 内存，FP4 算力超过 10 petaflops，用来运行 OpenAI 的 GPT-5.2 等模型。

大语言模型企业软件硬件与算力

寒武纪的旗舰加速芯片思元690于2026年初量产，采用双裸片封装，FP16算力超过700 TFLOPS，配备196 GB HBM3内存，面向超大规模训练任务。

中国 AI企业软件深度学习

华为昇腾 970 是华为 2025 年 9 月公布的路线图上最后一颗 AI 芯片，计划 2028 年第四季度上市；按公布的目标，它的 FP8、FP4 算力约为昇腾 960 的两倍，互联带宽和内存带宽也大幅提高。

中国 AI企业软件深度学习

昇腾 960 是华为路线图中的 AI 芯片，计划 2027 年第四季度上市，宣称算力、内存容量与带宽、互联端口均为昇腾 950 的两倍，并支持自有的 HiF4 4 位格式。

中国 AI企业软件深度学习

华为昇腾 950 是 2025 年 9 月公布的两款 AI 芯片系列，昇腾 950PR 与 950DT 共用一颗芯片，并首次采用华为自研高带宽内存，低精度算力最高 2 PFLOPS。

中国 AI企业软件深度学习

AMD 于 2025 年 6 月推出的数据中心 GPU，采用 CDNA 4 架构，配备 288 GB HBM3E 显存，主打生成式 AI 推理，与英伟达 Blackwell 一代正面竞争。

大语言模型企业软件硬件与算力

AMD Instinct MI350X 是 AMD MI350 系列中的数据 GPU，基于 CDNA 4 架构，单卡最高 288 GB HBM3E 显存、8 TB/s 带宽，板卡功耗上限 1,000 W。

大语言模型企业软件硬件与算力

2025 年 3 月 19 日，SK 海力士宣布全球首家向主要客户提供 12 层 HBM4 样品：带宽超过 2 TB/s、容量 36 GB，比 HBM3E 快 60% 以上。

企业软件深度学习硬件与算力

NVIDIA 于 2025 年 3 月发布的机架级系统，把 72 颗 Blackwell Ultra GPU 和 36 颗 Grace CPU 连成一台机器，官方称其 AI 性能是 GB200 NVL72 的 1.5 倍。

企业软件推理硬件与算力

摩尔线程的旗舰训推一体 GPU 智算卡，基于 PH100 芯片和「平湖」架构，稠密 AI 算力 1000 TFLOPS、显存 80 GB，是公司 2025 年的主要出货产品。

中国 AI企业软件深度学习

深算三号是海光于 2025 年上市的 GPGPU 架构深度计算处理器，采用 7 纳米芯粒封装，HBM 带宽 1.8 TB/s，并配有类 CUDA 的软件工具链。

中国 AI企业软件深度学习

华为云基于 Atlas 900 A3 超节点构建的云服务实例，把最多 384 颗昇腾 910C 芯片连成一台计算机对外提供算力。

中国 AI企业软件深度学习

昇腾 910C 是华为昇腾 910 系列的数据中心 AI 芯片，基于达芬奇架构，2025 年第一季度上市，FP16 算力 800 TFLOPS，配备 128 GB 高带宽内存。

中国 AI企业软件深度学习

SK 海力士于 2024 年 9 月 26 日宣布量产 12 层 HBM3E，是首个做出 12 层堆叠高带宽内存的公司：封装容量 36 GB，厚度与 8 层版本相同，工作速度 9.6 Gbps。

企业软件深度学习硬件与算力

Meta 自研 AI 芯片 MTIA 的第二代，2024 年 4 月 10 日公布，采用台积电 5 纳米工艺，专门服务 Meta 自家的排序与推荐模型。

企业软件深度学习硬件与算力

面向万亿参数模型的液冷机架，NVIDIA 把 72 颗 Blackwell GPU 与 36 颗 Grace CPU 连成单一 NVLink 域。

大语言模型企业软件硬件与算力

英特尔 Gaudi 3 是 2024 年推出的 AI 加速器，由两颗 5 纳米计算芯片组成，配 128 GB HBM2e 显存，BF16 与 FP8 矩阵算力均为 1,835 TFLOPS，OAM 模块上还集成了 200GbE 网络端口。

企业软件深度学习硬件与算力

NVIDIA 于 2023 年 11 月发布的 H200 是首款采用 HBM3e 显存的 GPU，141 GB 容量接近 A100 的两倍，在 Llama 2 70B 上的推理速度接近 H100 的两倍。

大语言模型企业软件硬件与算力

MTIA 第一代是 Meta 自研的第一代 AI 推理加速器，采用台积电 7 纳米制程，配备 128 MB 片上内存，面向深度学习推荐模型。

企业软件深度学习硬件与算力

英伟达为中国市场专门设计的数据中心 GPU，目的是在美国出口管制下继续对华销售。它的核心数与性能低于 H100，但在 2025 年 4 月的许可证要求之前，是中国买方可合法买到的最先进英伟达芯片。

中国 AI企业软件深度学习

思元590是寒武纪2023年发布的第四代云端AI芯片，采用7纳米工艺，训练与推理通用，面向千亿参数级模型，也是公司第五代MLUarch微架构的代表产品。

中国 AI企业软件深度学习

壁仞于 2022 年 8 月发布的通用 GPU，双晶粒封装、7 nm 工艺、770 亿晶体管，厂商称其单芯片算力达到 PFLOPS 级。

中国 AI企业软件深度学习

NVIDIA 于 2022 年 3 月发布的第四代 DGX 系统，单机集成 8 块通过 NVLink 相连的 H100 GPU，FP8 精度下提供 32 petaflops 算力，面向企业级 AI 基础设施。

大语言模型企业软件硬件与算力

英伟达 A800 是一款数据中心 GPU，2022 年投产，作为面向中国客户的 A100 替代方案，芯片间数据传输速率有所降低，以满足美国出口管制门槛。

中国 AI企业软件深度学习

AMD 的数据中心 GPU 加速器，于 2021 年 11 月 8 日发布，基于 CDNA 2 架构，拥有 220 个计算单元和 128 GB HBM2e 显存，双精度算力突出，同时支持低精度 AI 格式。

企业软件深度学习硬件与算力

寒武纪第三代云端AI芯片，2021年发布：7 nm芯粒方案封装两颗计算裸片，INT8算力256 TOPS，支持LPDDR5内存与多芯互联，定位为具性价比的推理产品。

中国 AI企业软件深度学习

NVIDIA DGX A100 是 NVIDIA 第三代 DGX 系统，2020 年 5 月 14 日发布，内置八块 A100 GPU，AI 性能标称 5 petaflops，最多可切分为 56 个实例。

企业软件深度学习硬件与算力

Google 自研的第三代张量处理单元，2018 年推出，内存容量与带宽翻倍、峰值吞吐提升、单芯片功耗下降，并采用液冷以支持更高密度的集群。

企业软件深度学习硬件与算力

Google TPU v2 是 Google 于 2017 年 5 月发布的第二代张量处理单元。它加入浮点支持和 bfloat16，并可组成 256 颗芯片、11.5 petaFLOPS 的 pod。

企业软件深度学习硬件与算力

SambaNova SN40L 是 SambaNova 的一款 AI 芯片，公司称其为「可重构数据流单元」，把数据流式的并行执行与片内 SRAM、共封装 HBM、DDR DRAM 组成的三层存储体系结合在一起。

大语言模型企业软件硬件与算力

NVIDIA 基于 Ampere 架构打造的数据中心 GPU，面向 AI 推理和主流企业级计算，配备 24 GB HBM2 显存，功耗上限 165 W，最多可切分为 4 个 MIG 实例。

企业软件深度学习硬件与算力

NVIDIA A10 是一款基于 Ampere 架构的数据中心 GPU，把图形、视频与 AI 推理放进一张 24 GB 显存的单槽 PCIe 卡，面向主流企业服务器。

企业软件深度学习硬件与算力

AWS Trainium 是亚马逊云科技（AWS）为深度学习训练专门设计的芯片，通过 EC2 Trn1 实例提供，AWS 称其训练成本比同类实例最多低 50%。

企业软件深度学习硬件与算力

AWS Inferentia2 是亚马逊云科技为推理打造的第二代自研芯片，单颗芯片带 32 GB 高带宽内存、最高 190 TFLOPS 的 FP16 算力，一台 EC2 Inf2 实例最多可装 12 颗。

企业软件深度学习硬件与算力

AWS Inferentia 是亚马逊云科技（AWS）自研的一款芯片，专门用于运行已经训练好的机器学习模型，用户通过 EC2 Inf1 实例使用。它的目标是在推理任务上比通用实例更快、更便宜。

企业软件深度学习硬件与算力

Google TPU v5e 是 2023 年推出的机器学习加速芯片，单颗芯片含 1 个 TensorCore，bfloat16 峰值算力 197 TFLOP，可组成 256 颗芯片的 Pod，兼顾训练与推理。

企业软件深度学习硬件与算力

英特尔 Gaudi 2 是一块面向数据中心的 AI 加速器，配备 96 GB HBM2e 显存、432 TFLOPS 的 BF16 算力和 24 个张量处理器核心，专门承担大型神经网络里的矩阵运算。

企业软件深度学习硬件与算力

AMD Instinct MI100 是一款基于 AMD 第一代 CDNA 架构的 GPU 加速器，配备 32 GB HBM2 显存，并给出双精度、单精度和半精度计算的峰值吞吐指标。

企业软件深度学习硬件与算力

GH200 是英伟达的超级芯片，将 72 核 Arm CPU 与 Hopper GPU 经 NVLink-C2C 装进同一封装，搭配 HBM 与最多 480 GB CPU 内存。

企业软件深度学习硬件与算力

英伟达 L40S 是基于 Ada Lovelace 架构的数据中心 GPU，48 GB ECC 显存兼顾 AI 与图形负载，采用 PCIe Gen4 被动散热设计，不支持 NVLink 与 MIG。

企业软件深度学习硬件与算力