美國 vs 中國 AI 加速器：晶片架構、效能與生態系統比較

架構與運算性能

目前公開數據顯示，美國 AI 加速器在峰值運算性能方面仍保持領先。

例如：

• AMD MI325X 約可達 1.3 PFLOPS FP16 計算能力
• Google TPU v6e 每顆晶片提供 918 TFLOPs bf16 算力

中國方面則在快速追趕。

• 華為 Ascend 910C 採用雙晶粒設計，估計可達 約 800 TFLOPS FP16
• 壁仞 BR100 則提供 256 TFLOPS FP32 與約 2048 TOPS INT8

寒武紀的 MLU370‑X8 主要定位於訓練與推理加速卡，提供 96 TFLOPS FP16 與 256 TOPS INT8 算力 。

記憶體容量與頻寬

對大型 AI 模型而言，記憶體頻寬往往與算力同樣重要。

大型語言模型訓練需要頻繁搬移大量張量資料，因此高頻寬 HBM 成為 AI 加速器的核心設計。

幾個代表性例子：

• AMD MI325X：256GB HBM3E、約 6 TB/s 頻寬
• TPU v6e：32GB HBM、約 1.6 TB/s
• Ascend 910C：約 3.2 TB/s 記憶體頻寬
• Biren BR100：64GB HBM2E、約 2.3 TB/s

較高的頻寬能顯著提升矩陣乘法與大型模型訓練效率。

互連與叢集擴展

現代 AI 訓練很少只用單顆晶片，而是透過大量加速器組成叢集。

例如：

• Google TPU v6e 透過專用 ICI（Inter‑Chip Interconnect） 網路互連，可組成 256 顆晶片的 TPU Pod
• 寒武紀 MLU370‑X8 使用 MLU‑Link，卡間頻寬約 200GB/s
• 壁仞 BR100 也提供高速 GPU‑to‑GPU 互連，支援大型資料中心叢集

因此，在 AI 時代，叢集架構與互連設計往往比單顆晶片更關鍵。

製造技術與供應鏈

晶片製程直接影響功耗、效能與成本。

許多中國 AI 晶片仍部分依賴外部製造能力。例如：

• Biren BR100 使用 TSMC 7nm 製程與 CoWoS 封裝
• 華為 Ascend 910C 則結合 SMIC 7nm 級製程與部分早期晶圓

相比之下，美國設計公司通常能更穩定地使用全球最先進的晶圓代工與封裝供應鏈。

軟體與開發生態系

AI 硬體能否成功，很大程度取決於軟體平台。

美國晶片的優勢包括成熟的開發生態：

• CUDA（Nvidia）
• ROCm（AMD）
• Google TPU 軟體堆疊

中國則在建立本土軟體平台，例如：

• 華為 CANN（Compute Architecture for Neural Networks）

對企業與研究機構來說，開發工具、框架支援與雲端整合往往比純硬體性能更重要。

這場 AI 晶片競賽說明了什麼

從目前世代的 AI 加速器可以觀察到幾個趨勢：

• 性能領先：美國晶片在公開性能與記憶體規格上仍普遍領先
• 替代策略：中國正建立多條 AI 晶片產品線，降低對美國硬體依賴
• 系統競爭：AI 競賽已從單顆晶片，轉向大型叢集與超級 AI 系統

換句話說，AI 晶片競賽不只是比 電晶體數量或 TFLOPs，更是：

• 生態系
• 製造能力
• 軟體平台
• 超大規模 AI 基礎設施

的整體競爭。

隨著生成式 AI 模型規模持續成長，這些差異將在未來幾年持續影響全球 AI 計算平台的格局。