AI推理芯片和训练芯片分别针对人工智能模型的不同应用阶段而设计，具有各自独特的功能和要求。训练芯片用于构建和训练神经网络模型，强调计算能力；而推理芯片则是在模型训练完成后进行预测和推断，注重能效和实时性。
AI训练芯片：在AI模型的训练阶段，需要通过大量标记过的数据来训练系统以适应特定功能。这一过程通常需要极高的计算性能和存储能力。例如，GPU由于其高并行结构，在处理图形数据和复杂算法方面表现出色，成为最常用的训练加速器。最新的Meta训练与推理加速器项目（MTIA）新一代芯片，就显著提升了计算、内存带宽和容量，以提高训练效率。
AI推理芯片：在模型训练完成后，推理芯片负责使用新数据进行预测和推断。与训练芯片不同，推理芯片更注重单位能耗算力、时延和成本的综合指标。例如，设计推理芯片时，主要考虑的是低延时和低功耗，以适应实时性和能效要求较高的应用场景。
与AI训练相比，AI推理与用户终端场景需求更为紧密，训练后的大规模模型需通过AI推理实际应用到场景中。随着AI终端设备的增多、AI大模型变得更精简、可在设备上运行并专注于推理任务，芯片制造商的市场重心将转向推理。
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