amy_mhd的博客

本专栏专为希望深入理解AI计算芯片软件生态的开发者设计。无论你是软件工程师想要了解硬件底层，还是硬件工程师希望掌握软件栈原理，这里都将为你打开一扇全新的大门。我们将以当前主流AI加速芯片（如NVIDIA GPU、华为昇腾、寒武纪等）为技术背景，系统讲解从应用程序到硅片底层的完整软件栈。

GPU、NPU、TPU的竞争不是零和游戏，而是推动整个AI计算前进的三驾马车。就像CPU、GPU、FPGA各有其位一样，未来的AI计算世界也将是多架构共存的生态。核心洞见GPU不会消失：通用计算能力+强大生态是长期护城河NPU持续崛起：专用化趋势不可逆转，尤其在边缘端TPU生态深耕：Google全栈优势在特定场景无可替代赢家是开发者：更多选择，更激烈的竞争，更好的工具本专栏的价值我们不培养"NVIDIA工程师"或"华为工程师"，而是培养理解AI计算本质的工程师。

传统流程：硬件设计 → 流片 → 编写驱动未来流程：软件定义需求 → 硬件生成 → 协同优化Chiplet、FPGA、可重构计算等技术让硬件更加灵活，而软件成为定义硬件的起点。“在计算领域，每十年就会出现一次范式转移。能够跨越范式转移的开发者，将成为新时代的引领者。”——David Patterson（图灵奖得主，RISC先驱）我们正站在这样一个范式转移的起点。CPU为中心的通用计算时代正在让位于以GPU/NPU为中心的AI计算时代。这不是简单的硬件替换，而是计算哲学的根本变革。本专栏的目标。