科技发展迅猛，英伟达和华为昇腾在芯片计算方面表现优异。它们究竟是如何取得如此辉煌的成就的？
英伟达传奇起始
1993年，英伟达问世，开始了在GPU领域的成长之旅。到了1999年，它成功踏入资本市场，凭借资本助力，发展势头愈发强劲。公司一直致力于研发，并确立了明确的发展蓝图。此后，英伟达不断加大在GPU研发的投入，技术逐渐走向成熟。
2000年之初，英伟达的GPU凭借其出色的性能，在游戏领域崭露头角。这款硬件成为了众多玩家追求顺畅游戏体验时的必备之选，这也为其未来的成长奠定了坚实的基础。
开启多元应用
2006年，英伟达推出了CUDA平台，这是一项具有里程碑意义的创新。从此，GPU不再仅仅是图形处理的工具。借助GPU强大的计算能力，数据科学领域得以加速数据处理。这也为人工智能的研发提供了更多助力，极大地拓宽了行业应用领域。
CUDA平台在众多科研领域扮演了核心角色，对于科研人员来说，它是一项不可或缺的强大工具。
巩固AI地位
2016年，英伟达发布了专为深度学习设计的超级计算机DGX-1。该设备助力人工智能行业迅猛发展，为深度学习领域注入了强大的计算力量，进而巩固了英伟达在人工智能领域的领先地位。众多科技企业和研究机构争相购买。
至今为止，市面上许多与人工智能相关的创新和进展，都得益于DGX-1打下的基础。DGX-1就好比一台“引擎”，持续推动着人工智能技术的向前发展。
广泛应用布局
现在，英伟达在多个领域推出了各式产品与服务。数据中心依靠它的芯片提供强大计算力，确保服务器正常运行；在游戏领域，其GPU产品依旧占据重要地位。对于专业设计师等群体，它提供了精准的图形处理；同时，在自动驾驶领域，它的技术推动了行业的迅速进步。
无论规模巨大的数据处理中心，还是日常热衷于电子游戏的玩家，都能感受到英伟达产品带来的便利和高效。
华为昇腾起步
华为的昇腾产品线紧密跟随国家政策指引，在人工智能计算领域积极奋进。自2018年起，华为相继发布了多款AI芯片以及开源的开发平台。公司专注于构建国产AI计算方案，持续增强技术研发投入，吸引了众多国内科研团队参与其中。
这些初步举措为昇腾的持续进步打下了坚实的基础，同时亦体现了华为助力国内人工智能行业发展的决心。
完善生态系统
国内对AI算力的需求快速增长，昇腾构建了一个涵盖基础软件、硬件和开发工具的完整生态系统。这个系统已在政府、交通、电力等多个行业得到广泛运用，并且其应用范围持续拓展。比如，在AI与自动驾驶、AI与医疗等领域的融合上，已经出现了许多成功的应用案例。
昇腾利用华为云、网络、边缘和终端的合力，促进了AI在各行各业的应用，提升了产品的市场竞争力。
昇腾芯片特性
昇腾AI处理器是SoC类别，主要用于图像、视频、语音及文字处理等多个领域。它包含的AI Core是核心的计算部分，采用达芬奇架构进行设计，整合了多个核心单元，可以高效地执行各种计算密集型任务。以昇腾310芯片为例，它配备了2个AI Core，在低功耗设备上表现出色。
CANN架构与英伟达的CUDA和CuDNN相当，主要作用在于将计算任务分配给硬件，以保证计算资源的高效使用。
算力优势对比
昇腾在算力领域有着自己的位置。昇腾310芯片主要用于边缘计算等低功耗的应用场景。而昇腾910在性能上与英伟达A100相当。Atlas系列AI加速卡凭借其高性能，为数据中心带来了强大的计算支持。
数据中心日常运营中，昇腾芯片凭借卓越的计算性能和低能耗特性，赢得了众多用户的青睐。
24 – 25年新动作
2024年，昇腾对产品线及生态系统进行了更新。他们发布了CANN 8.0及8.4两个版本。此外，公司还加速了全国多地的算力中心适配进程。因此，昇腾的产品能够更好地满足各行各业在计算方面的多样化需求。
2025年2月1日，硅基流动与华为云共同发布消息，宣布将共同推出一款新商品。该商品依托华为云的昇腾云服务，提供R1/V3推理服务。这一行动旨在拓宽双方的服务领域和市场影响力。
相关受益标的
昇腾的发展为企业带来了优质的国产算力升级，这一进步对AI产业的实际应用起到了促进作用，并加快了整个产业链的进步。像科大讯飞、中芯国际等众多企业，借助昇腾的技术和生态，有望在AI领域实现更显著的成就。市场对这些企业的未来前景寄予厚望。
看了这两大行业巨头在芯片计算领域的进展，你是否觉得英伟达能持续领先，还是觉得昇腾有望后来居上？欢迎在评论区分享你的观点。记得点赞并转发这篇文章！
