存算一体 技术
存算一体在存储单元内直接完成计算，消除「冯·诺依曼瓶颈」（数据搬运），用忆阻器/Flash 等实现高能效矩阵运算，被视为下一代 AI 推理芯片方向之一。
百科
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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智算中心 产品
智算中心是以 AI 算力为核心的新型数据中心，部署大量 GPU/NPU 与高速网络，提供模型训练与推理服务，中国在「东数西算」框架下大规模建设（如深圳、杭州、武汉智算中心）。
算力 概念
算力是 AI 发展的三大要素（数据、算法、算力）之一，指完成计算任务的能力（以 FLOPs/TOPS 衡量），大模型训练依赖大规模算力，中国将其视为新型基础设施。
CUDA 技术
CUDA 是 NVIDIA 2007 年推出的 GPU 并行计算平台与编程模型，提供 CUDA C++、cuDNN、TensorRT 与庞大库生态，构成深度学习框架（PyTorch/TensorFlow）的底层加速基座。
算力集群 技术
算力集群是把数千至数十万张加速卡通过高速互联（NVLink/NVSwitch、InfiniBand、RoCE）组网，配以并行框架、调度与存储，支撑大模型训练的超级计算机（如 NVIDIA DGX SuperPOD）。
FPGA 产品
FPGA 是可反复编程的芯片，以可重构逻辑与低延迟适合推理加速与边缘场景，代表厂商 Xilinx（AMD）/Altera（Intel），在金融低延迟与原型验证中不可替代。
NPU 产品
NPU 是面向端侧/边缘 AI 推理的专用处理器，集成在手机 SoC（苹果神经引擎、高通 Hexagon）、AI 盒子与服务器加速卡（华为昇腾、寒武纪）中，以低功耗高能效执行神经网络。
TPU 产品
TPU 是 Google 为神经网络推理（2015）与训练（TPU v2+）定制的 ASIC，以脉动阵列矩阵单元为特色，支撑 Transformer/BERT/Gemini 等 Google 系模型的训练与 PaLM 级规模扩展。
GPU 产品
GPU 原本为图形渲染设计，因大规模并行浮点运算成为深度学习训练的算力基石，NVIDIA 的 CUDA 生态与 A100/H100/B200 系列主导 AI 计算市场。
AI芯片 概念
AI 芯片是为深度学习训练与推理加速设计的处理器，含 GPU、TPU、NPU、FPGA 与 ASIC，2022 年 ChatGPT 之后成为全球算力竞争的核心，NVIDIA 是市场主导者。
责任AI 概念
责任 AI（Responsible AI）是把公平、透明、可解释、隐私与安全等原则工程化到 AI 全生命周期的实践体系，微软、谷歌等以 RAIL 框架落地，是从「伦理口号」到「可执行治理」的桥梁。
人工智能可审计性 技术
AI 可审计性指系统满足可核查要求的能力：数据溯源、模型版本、决策日志、评测记录与访问接口齐全，使独立审计方能够验证合规性与安全声明，是 AI 治理落地的基础设施。
超级智能风险 概念
超级智能风险讨论远超人类智能的系统可能带来的生存风险：对齐失败、权力集中与失控，Bostrom 与 Russell 是主要倡导者，也是前沿实验室与学界激烈争论的议题。
机器人伦理 概念
机器人伦理探讨机器人（人形、服务、军用）的设计与使用规范：阿西莫夫三定律的局限、责任归属、武器化禁令与人机信任，是 AI 伦理在物理世界的延伸。
AI版权 概念
AI 版权争议集中在两点：训练数据未经授权使用（多起诉讼）与 AI 生成内容的著作权归属，各国实践不一（美国否认完全 AI 版权、中国认可「独创性」情境），是 2024 年最热的法律议题。
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