芯耀
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實習生作者：王華斌?上海紐約大學在讀
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前言：
AI大模型能力的快速提升（如Qwen3、Llama4的多模態(tài)升級與邏輯推理優(yōu)化）正推動AI從輔助工具向核心生產(chǎn)力滲透。而算力芯片的性能對大模型的訓練、推理至關重要。本文通過統(tǒng)計全球主要算力芯片的算力、顯存和互聯(lián)帶寬指標，對比海外第三方設計公司、海外大廠自研和國產(chǎn)芯片的單卡性能。不考慮軟件（如CUDA）、Scale out架構（如華為CloudMatrix超節(jié)點）和成本。華為芯片缺少官方公布數(shù)據(jù)，所有暫時沒有收錄。
英偉達的芯片覆蓋最廣，包括高性能的H100、H200和B200，以及較早的V100、P100等，其產(chǎn)品線在算力和迭代速度均占據(jù)領先地位。英特爾的AI芯片為Guadi系列（如Guadi3），而AMD是MI系列（如MI325X、MI250X）。從時間線看，英偉達迭代速度最快，2023年后密集發(fā)布新品；AMD的MI300系列和英特爾的Guadi3則瞄準了同期的英偉達B200競爭。功耗設計上，英偉達B200的圓圈顯著更大，凸顯其高功耗高性能定位。
美國互聯(lián)網(wǎng)大廠
谷歌的TPU系列最為成熟，從v2到v7p逐步提升算力，其中v5p和v7p的能效比設計突出；亞馬遜的Trainium3、Meta的MTIA v2和微軟的Maia 100是較新的競爭者，發(fā)布時間集中在2023-2024年。這些芯片的算力普遍低于英偉達旗艦（如TPU v7p的FP16性能接近B200），但功耗更低（圓圈較?。?，反映其優(yōu)化能效的特點。谷歌的TPU發(fā)布時間跨度大，顯示其長期投入，而Meta、亞馬遜和微軟的布局更晚但速度迅猛。
國產(chǎn)芯片
寒武紀的思元590、海光信息的BW100和沐曦科技的曦云C500在算力和功耗上領先，發(fā)布時間集中于2023-2024年。整體來看，國產(chǎn)芯片的算力水平與英偉達中端產(chǎn)品（如A100）接近，但功耗控制更分散（圓圈大小差異大），反映技術路線多樣性。發(fā)布時間顯示2020年后中國AI芯片進入爆發(fā)期，但國際巨頭仍保持性能代差。
一、算力指標
1.?制程：
海外：
第三方設計公司：為后續(xù)產(chǎn)品制程的升級預留了空間。英偉達最新的Blackwell系列使用了TSMC 4NP，相當于4nm高性能版本。AMD、英特爾最新產(chǎn)品的制程都是5nm。Groq為了追求性價比，使用GlobalFoundries的14nm。
大廠自研：谷歌最新的TPU Ironwood（TPU v7p）和亞馬遜的Trainium3都使用了最先進的3nm，Meta和微軟使用了5nm。
中國大陸：
國內(nèi)廠商在受到制裁之前，旗艦產(chǎn)品絕大多數(shù)都是使用TSMC 7nm。目前正在轉向中芯國際7nm。燧原科技的所有產(chǎn)品都采用GlobalFoundries?的12nm工藝。
2.?晶體管數(shù)量/芯片面積/晶體管密度：
芯片面積：由于掩膜版的尺寸，單個芯片最大曝光區(qū)面積限制為858mm2，可以通過Chiplet構建更大的芯片。
晶體管密度：更高的晶體管密度允許在相同芯片面積內(nèi)集成更多計算核心，直接提升并行計算能力。
海外：
第三方設計公司：英偉達的B200首次使用了Chiplet技術，包含了兩個B100 Die，兩個Die通過NV-HBI互聯(lián)，芯片面積達到1600mm2，晶體管密度達到130百萬/mm2。AMD的芯片一直都采用Chiplet，由許多小芯粒組成大芯片，芯粒之間通過Infinity Fabric互聯(lián).
大廠自研：谷歌最新的TPU Ironwood（TPU v7p）晶體管密度達到了308?百萬/mm2，是英偉達Blackwell的兩倍多。TPU v6e和微軟的Maia 100分別達到110百萬/mm2和128百萬/mm2。
中國大陸：
國內(nèi)廠商多使用Chiplet技術，增強算力、降低成本。燧原科技2021年發(fā)布的邃思2.0的芯片面積3306 mm2，采用GlobalFoundries 12nm工藝，號稱中國最大AI單芯片，達到了日月光?2.5D?封裝的極限。
3.?各浮點運算次數(shù)
海外：
第三方設計公司：英偉達Blackwell系列的推出，鞏固了其在深度學習訓練和推理的領導地位。GB200的FP16算力達到5000TFLOPS，相比于H200提升了5倍以上。AMD的MI325X為1300TFLOPS，英特爾Gaudi3為1835TFLOPS，谷歌TPU Ironwood（TPU v7p）為2307TFLOPS，與GB200都有明顯差距。同時，Blackwell通過第二代Transformer引擎和定制Tensor Core，首次在硬件上實現(xiàn)了FP4數(shù)據(jù)類型的直接處理。
H20/H800：H20基于H200進行性能裁剪，通過犧牲計算性能換取合規(guī)性。H20的FP16算力為148 TFLOPS，F(xiàn)P8算力為296 TFLOPS，僅為H200的15%左右。H800與H100算力指標保持一致，根據(jù)美國商務部2023年10月17日發(fā)布的出口管制新規(guī)，H800?被列入禁售名單。
大廠自研：多數(shù)ASIC聚焦于低精度領域，除谷歌外都處于起步階段。谷歌最新的TPU Ironwood（TPU v7p）是首款專為推理而設計的加速器，F(xiàn)P16算力達2307TFLOPS，比前代提升了兩倍多。亞馬遜的Trainium3預計FP16算力達1310TFLOPS，是Trainium2的兩倍。
中國大陸：
除華為外，F(xiàn)P16算力能達到300TFLOPS以上的國產(chǎn)芯片，只有寒武紀的思元590和海光信息的BW100。壁仞科技在2022年推出的BR100的FP16算力能達到1024TFLOPS，但因受到制裁，無法量產(chǎn)落地。
4.?功耗/能效比
能效比：FP16運算次數(shù)/功耗（TFLOPS/W）
海外：
第三方設計公司：英偉達Blackwell的能效比在所有架構里面最高，體現(xiàn)英偉達超強的硬件設計能力。盡管GB200的功耗達到了2700W，但能效比仍能達到1.9，在業(yè)內(nèi)處于領先地位。
大廠自研：多數(shù)ASIC的功耗在700W以下，達到降本目的。但能效比仍低于英偉達的GPGPU。
中國大陸：
根據(jù)不完全統(tǒng)計，國產(chǎn)芯片的功耗絕大多數(shù)都在500W以下，能效比低于1。
二、顯存指標
1.?顯存/顯存帶寬/顯存容量
海外：
絕大多數(shù)海外廠商最新產(chǎn)品都配備HBM3e，因堆疊層數(shù)、頻率和HBM堆棧數(shù)量的配置不同，顯存帶寬和容量不同。英偉達從H200開始使用HBM3e。GB200的顯存帶寬達16TB/s，容量達384GB，是H200的三倍多。H20和H800的顯存分別與H200和H100保持一致，遠高于國產(chǎn)芯片。
中國大陸：
因受到制裁，絕大多數(shù)國產(chǎn)芯片最新產(chǎn)品使用HBM2e。除采用HBM外，還有國產(chǎn)芯片使用GDDR和LPDDR。如昆侖芯二代芯片和摩爾線程S4000、S3000均使用GDDR6，寒武紀MLU370系列均使用LPDDR5。
2.?算術強度
算術強度：總浮點運算次數(shù)/內(nèi)存帶寬（FLOPS/Byte） 算術強度過高，說明內(nèi)存帶寬過低，芯片運行有內(nèi)存瓶頸。
海外：
英偉達H100的算術強度較高，接近600FLOPS/Byte，隨著HBM3e的使用，算術強度在H200和Blackwell系列逐漸降低。其他廠商因使用HBM3e且算力不高，算術強度都較低。
中國大陸：
國產(chǎn)芯片的算力水平較低，所以盡管顯存帶寬低，算術強度都較低，不存在帶寬瓶頸。
三、互聯(lián)帶寬
雙向互聯(lián)帶寬=每條鏈路單向帶寬x鏈路數(shù)x 2
海外：
絕大多數(shù)廠商都開發(fā)了專有協(xié)議，帶寬普遍在500GB/s以上。英偉達的NVLink5相比于NVLink4帶寬翻倍，達到了1800GB/s。英偉達的NVLink依然有較強壁壘。AMD的Infinity Fabric4達到896GB/s。谷歌的ICI Links最高能達到672GB/s。H20使用NVLink4，帶寬達到900GB/s，相較于國產(chǎn)芯片有較大優(yōu)勢。H800和A800都使用特供版NVLink，帶寬只有400GB/s。
?中國大陸：
國產(chǎn)芯片的互聯(lián)能力普遍較弱，除華為外，帶寬普遍在400GB/s以下。寒武紀思元270和思元590采用的MLU-Link，帶寬分別達到600GB/s和372GB/s。海光信息BW100和沐曦科技的曦云C500的互聯(lián)帶寬能達到400GB/s。
References:
[1]英偉達：公司官網(wǎng)https://www.nvidia.cn/
CSDN博客https://blog.csdn.net/qq_39815222/article/details/136897603
墨天輪https://www.modb.pro/db/1830075219425452032
[2]AMD：公司官網(wǎng)https://www.amd.com/zh-cn.html
[3]英特爾：公司官網(wǎng)https://www.intel.cn/content/www/cn/zh/homepage.html
[4]Groq：Sacra.comhttps://sacra.com/c/groq/
[5]谷歌：The Next Platform?https://www.nextplatform.com/2025/04/09/with-ironwood-tpu-google-pushes-the-ai-accelerator-to-the-floor/
[6]亞馬遜：Semianalysis?https://semianalysis.com/2024/12/03/amazons-ai-self-sufficiency-trainium2-architecture-networking/
[7]Meta：公司官網(wǎng)?https://ai.meta.com/blog/next-generation-meta-training-inference-accelerator-AI-MTIA/
[8]微軟：Semianalysishttps://semianalysis.com/2023/11/15/microsoft-infrastructure-ai-and-cpu/
[9]寒武紀：公司官網(wǎng)https://www.cambricon.com/
格隆匯https://finance.sina.com.cn/wm/2025-01-19/doc-inefpcsy0554481.shtml
北方算網(wǎng)https://zhuanlan.zhihu.com/p/18044815862
[10]昆侖芯：電子元件采購網(wǎng)https://www.ameya360.com/hangye/108036.html
電子元器件采購網(wǎng)https://www.ameya360.com/hangye/108036.html
知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/603925398
捷睿星云http://www.jieruixingyun.com/busniess/intro/
百度昆侖芯Product Briefhttps://paddlelite-demo.bj.bcebos.com/devices/baidu/K100_K200_spec.pdf
[11]平頭哥：公司官網(wǎng)https://img.102.alibaba.com/1622193035686/9898014ba4eb8adfd3f31db3b2cf26f3.pdf?spm=a2ouz.12987056.0.0.68229352l5LGSa&file=9898014ba4eb8adfd3f31db3b2cf26f3.pdf
集微網(wǎng)https://www.sohu.com/a/374479009_166680
[12]海光信息：鯨起Studiohttps://mp.weixin.qq.com/s/Oq3HZxFwOJuLTuwzj9RYQw
北方算網(wǎng)https://zhuanlan.zhihu.com/p/18044815862
華西證券研究所http://www.qdatis.com/files/20250207/447df7d38b08845b0b7fdf376030fd19.pdf
格隆匯https://finance.sina.com.cn/wm/2025-01-19/doc-inefpcsy0554481.shtml
[13]燧原科技:?美通社https://www.prnasia.com/story/296402-1.shtml
與非網(wǎng)http://www.electric-cart-golf-cart.com/article/498969.html
智東西https://chedongxi.com/news/21214.html
IT之家https://news.qq.com/rain/a/20211208A02G3B00
[14]摩爾線程：公司官網(wǎng)https://www.mthreads.com/product/S3000
TechPowerUphttps://www.techpowerup.com/316881/moore-threads-launches-mtt-s4000-48-gb-gpu-for-ai-training-inference-and-presents-1000-gpu-cluster
[15]沐曦科技：CSDN博客https://blog.csdn.net/qq_23934063/article/details/132473834
飛槳https://www.paddlepaddle.org.cn/support/news?action=detail&id=3334
[16]壁仞科技：第一財經(jīng)https://m.yicai.com/news/101501217.html
電子工程專輯https://www.eet-china.com/mp/a152602.html
[17]天數(shù)智芯：電子發(fā)燒友https://www.elecfans.com/d/2253998.html
安信力http://www.anssionic.com/sgproducts_view.asp?main_id=20&small_id=71&id=244
