AI 伺服器中 GPU、ASIC、FPGA、TPU 等晶片如何提升算力？

AI 伺服器中各類晶片如何提升算力

AI 伺服器與傳統伺服器最大的不同在於其晶片組成。傳統伺服器主要依靠 CPU 提供算力，而 AI 伺服器則額外搭載 GPU、ASIC、FPGA、TPU 等晶片，以應對 AI 運算所需的大量平行處理需求。這些晶片各有特點，能有效提升 AI 伺服器的整體運算能力。

各類晶片的算力提升方式

• GPU (圖形處理器): 最初設計用於處理圖形運算，但因其大規模平行處理能力，現廣泛應用於深度學習和機器學習。GPU 透過大量核心同時處理多個任務，加速 AI 模型的訓練和推理過程。
• ASIC (特殊應用積體電路): 為特定應用量身定制的晶片，能針對特定 AI 演算法進行優化，提供更高的效能和能源效率。例如，Google 的 TPU 就是一種 ASIC，專為加速 TensorFlow 框架下的機器學習任務而設計。
• FPGA (現場可程式化邏輯閘陣列): 具有可程式化的特性，允許工程師根據不同需求重新配置晶片的功能。FPGA 在 AI 應用中常用於加速特定演算法或實現自定義硬體加速器，具有高度的靈活性。
• TPU (張量處理單元): Google 專為機器學習工作負載設計的 ASIC，特別擅長執行張量運算，這是深度學習模型的核心運算。TPU 在處理大型模型和海量數據時，能提供比 CPU 和 GPU 更高的效能。

台灣廠商在 AI 伺服器供應鏈中的優勢

台灣電子代工廠在全球 AI 伺服器市場中扮演關鍵角色，例如鴻海、廣達、緯創、英業達等，都已成為國際大廠如 Meta、Google 及 NVIDIA、AMD 的合作夥伴。這些廠商在 AI 伺服器的各個製造階段都有涉略，從主機板製造到整機櫃解決方案，展現了台灣在 AI 伺服器供應鏈中的強大實力。其中，鴻海更佔據全球 AI 伺服器市場 40% 的市佔率，是 AI 伺服器製造的領頭羊。