AI算力栈通常指的是一系列用于支持人工智能计算需求的硬件和软件组件。它包括但不限于各种类型的处理器（如CPU、GPU、TPU等）、内存、存储设备、网络设备以及相关的软件库和框架。

上图由天工AI生成

在AI算力栈中，不同类型的处理器有各自的优势。例如，GPU由于其并行处理能力强，特别适合于大规模并行运算，因此在AI领域得到了广泛应用。而TPU（Tensor Processing Unit）则是Google专门为机器学习设计的一种ASIC（Application-Specific Integrated Circuit）芯片，它在处理张量运算上有很高的效率。

除了硬件之外，AI算力栈还包括了一系列的软件库和框架，如TensorFlow、PyTorch等，它们为开发者提供了方便的工具和接口，以便更好地利用硬件资源，进行高效的AI计算。

随着AI技术的不断发展，AI算力栈也在不断地演进。例如，有的AI算力栈可能会包含专门的AI芯片，这些芯片可能是针对某种特定的AI任务或算法进行优化的。同时，随着云计算和边缘计算的发展，AI算力栈也可能扩展到云端或边缘设备上，从而提供更加灵活和高效的计算能力。

来源: 中国科技新闻网