晶圆与先进制程 概念
AI 芯片依赖先进制程（7nm/5nm/3nm、FinFET/GAA）制造，台积电、三星、中芯国际为代工主力，先进制程与光刻（EUV）成为地缘竞争焦点。
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大模型 · 万物互联 · 人工智能的结构化知识库。人人可阅读、可贡献、可追溯。
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算力调度 技术
算力调度是管理 GPU 资源分配的系统层能力：任务排队、优先级、弹性扩缩容与断点恢复，主流工具包括 Kubernetes（+GPU 插件）、Slurm、Ray 与 Volcano，决定集群利用效率。
大模型训练集群 技术
大模型训练集群是专为 LLM 预训练设计的算力系统：数千至十万卡 GPU/TPU + 高速互联 + 并行框架 + 断点续训，MFU 与稳定性（MTTF）是核心指标。
自动驾驶芯片 产品
自动驾驶芯片为车载域控制器提供高算力 AI 推理（感知/决策），NVIDIA Orin/Thor、特斯拉 FSD 芯片、地平线征程、Mobileye EyeQ 为代表，需满足车规级功能安全。
边缘AI芯片 产品
边缘 AI 芯片面向摄像头、机器人、车载等低功耗实时推理场景，如英伟达 Jetson、瑞芯微 RK 系列、地平线征程，以 TOPS/W 能效为核心指标。
数据中心GPU 产品
数据中心 GPU 是面向云端与集群的 AI 加速卡（A100/H100/B200、MI300X），配 HBM、NVLink 与虚拟化，是大模型训练与云推理的主力硬件。
张量核心 技术
Tensor Core 是 NVIDIA 自 Volta（2017）起内置的矩阵乘法加速单元，支持 FP16/BF16/INT8/FP8 混精度，是大模型训练（约数倍加速）与推理的核心硬件特性。
ASIC 产品
ASIC 是为特定算法定制的芯片，能效与吞吐远超通用芯片，TPU、NPU、挖矿芯片均为 ASIC，但开发周期长、灵活性差，适合算法定型后的规模化部署。
Chiplet（芯粒） 技术
Chiplet 把大芯片拆成多个小芯粒（die）经 2.5D/3D 封装互连，提升良率与复用性，AMD、NVIDIA、英特尔均采用，是中国突破先进制程封锁的重要路线。
HBM 产品
HBM 是 AI 芯片的关键存储：通过 3D 堆叠 DRAM 与硅中介层提供超高带宽（H100 达 3.35TB/s），缓解「内存墙」，NVIDIA H100/B200 与 AMD MI 系列均搭载。
AI芯片出口管制 事件
美国 2022-2025 年多次升级对华 AI 芯片出口管制（A100/H100 及后续限制、算力密度规则），重塑全球 AI 算力格局，推动中国国产芯片（华为昇腾、寒武纪等）加速替代。
液冷 技术
液冷用液体（冷板/浸没式）替代风冷带走 AI 芯片热量，解决高功耗 GPU/TPU 的散热与能耗（PUE）问题，是智算中心与 H100/H200 级集群的标准配置。
算力租赁 技术
算力租赁按需提供 GPU/NPU 算力（云主机、裸金属、按卡时/按 token），降低企业自建成本，云厂商（AWS、阿里云）与算力交易平台为主要供给方，是 AI 创业的算力入口。
冯·诺依曼瓶颈 概念
冯·诺依曼瓶颈指「存储与计算分离」架构下数据搬运开销超过计算本身的现象，AI 大模型的访存密集特性使其尤为严重，催生近存计算、存算一体与 HBM 等应对。
推理加速 技术
推理加速通过量化、剪枝、编译优化（TensorRT、vLLM、llama.cpp）、批处理与 KV 缓存复用等手段降低 LLM 推理延迟与成本，是大模型规模化服务的核心工程。
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