智算中心的核心硬件是什么？

拜读维拉科技关于机器人相关信息的综合整理，涵盖企业排名、产品类型及资本市场动态：一、中国十大机器人公司（综合类）‌优必选UBTECH）‌聚焦人工智能与人形机器人研发，产品覆盖教育、娱乐及服务领域，技术处于行业前沿‌。智算中心的核心硬件是什么？机器人‌中科院旗下企业，工业机器人全品类覆盖，是国产智能工厂解决方案的核心供应商‌。埃斯顿自动化‌国产工业机器人龙头，实现控制器、伺服系统、本体一体化自研，加速替代外资品牌‌。遨博机器人（AUBO）协作机器人领域领先者，主打轻量化设计，适用于3C装配、教育等柔性场景‌。埃夫特智能‌国产工业机器人上市第一股，与意大利COMAU深度合作，产品稳定性突出‌。二、细分领域机器人产品‌智能陪伴机器人‌Gowild公子小白‌：情感社交机器人，主打家庭陪伴功能‌。CANBOT爱乐优‌：专注0-12岁儿童心智发育型亲子机器人‌。仿真人机器人目前市场以服务型机器人为主，如家庭保姆机器人（售价10万-16万区间）‌，但高仿真人形机器人仍处研发阶段。水下机器人‌工业级产品多用于深海探测、管道巡检，消费级产品尚未普及。智算中心的核心硬件是什么？资本市场动态‌机器人概念股龙头‌双林股份‌：特斯拉Optimus关节模组核心供应商，订单排至2026年‌。中大力德‌：国产减速器龙头，谐波减速器市占率30%‌。金力永磁‌：稀土永磁材料供应商，受益于机器人电机需求增长‌。行业趋势‌2025年人形机器人赛道融资活跃，但面临商业化落地争议，头部企业加速并购整合‌。四、其他相关机器人视频资源‌：可通过专业科技平台或企业官网（如优必选、新松）获取技术演示与应用案例。价格区间‌：服务型机器人（如保姆机器人）普遍在10万-16万元，男性机器人13万售价属高端定制产品‌。

本文来源：游方

智算，作为时代的关键基础设施，其核心硬件的构成与性能直接影响着计算的效率与质量。以下是对智算中心核心硬件的详细阐述：

一、AI芯片

AI芯片是专门为加速人工智能计算而设计的硬件，能够与各种AI协同工作，满足对算力的极高需求。当前主流的AI算芯片包括：

1、（图形）GPU是智算中心的算力担当，其强大的并行计算能力使其在领域大放异彩。GPU芯片中原本为图形计算设计的大量算术逻辑单元（ALU），能够同时处理成千上万个小任务，这与深度学习中需要大量并行计算的特点高度契合。例如，的H100 GPU，专为AI训练和推理设计，拥有560亿个，能够提供高达每秒36万亿次的双精度浮点运算性能。随着AI计算加速中的应用逐步深入，GPU芯片也进行了针对性的创新设计，如张量计算单元、32/BF16数值精度、Transformer引擎等。例如，华为昇腾910 GPU的AI加速能力可达150 TFLOPS，训练性能为512 samples/second。

2、（现场可门阵列）FPGA具有极高的灵活性，可以根据不同的AI应用场景进行编程和配置，实现定制化的加速任务。与GPU不同，FPGA不是固定架构的芯片，而是由可编程的逻辑单元和可重构的互连组成，这使得FPGA能够针对特定算法进行优化，从而在某些特定的AI任务中展现出比GPU更高的效率。例如，在一些实时性要求极高的AI推理任务中，FPGA可以快速响应并提供高效的计算支持。

3、（专用）ASIC芯片是为特定的AI算法或应用量身定制的，因此在执行这些任务时具有极高的效率和能效比。与通用的GPU和FPGA相比，ASIC在特定任务上的性能提升显著，但其缺点是不具备通用性，一旦设计完成，只能用于特定任务。谷歌的TPU（nsor Processing Unit）就是一个典型的ASIC芯片，专为加速其框架下的深度学习模型训练和推理而设计，能够大幅提高计算速度并降低能耗。

4、类脑架构芯片

类脑架构芯片模拟人脑神经元结构设计，适用于某些特定类型的AI计算。这类芯片试图通过模仿人脑的工作方式，构建来实现信息的传递和处理。在处理大规模数据集和复杂模式识别等任务时，类脑架构芯片展现出了独特的优势，能够更高效地完成一些传统计算架构难以胜任的工作。

二、AI服务器

AI服务器是智算中心的算力机组，其核心在于采用+AI加速芯片的异构架构。通过集成多颗AI加速芯片（如GPU、FPGA、ASIC等），AI服务器能够实现超高计算性能。例如，华为昇腾智算中心的计算节点配置了华为鲲鹏920 CPU和昇腾910 GPU，内存为512GB 4 2933MHz。

这种异构架构能够充分发挥不同芯片的优势，提供强大的计算能力，满足AI模型训练和推理等任务的需求。AI服务器对计算芯片间互联、扩展性有极高要求，目前业界以NVLink和OAM两种高速互联架构为主，能够实现更快速的数据传输和更低的延迟。

三、高速互联网络

高速互联网络是解决智算中心“墙”问题的关键。在芯片层面，等牵头成立CXL联盟并推出CXL 2.0-3.0规范，用于AI、高性能计算等场景中CPU与GPU等的互联。英伟达的NVLink则专门设计用于点对点链路高速互联的网络方案，实现GPU to GPU的高速连接。在设备层面，推进多服务器节点间的多卡互联，目前R（远程直接数据存取）协议已成为大模型时代智算基础设施的底层，业内主要使用的是InfiniBand、RoCE（基于融合的远程直接内存访问）。这些高速互联技术确保了数据在智算中心内部的快速传输，满足了大规模AI模型训练和推理对数据实时性的要求。

四、存储设备

智算中心的存储设备需要具备大容量、高吞吐量和低延迟的特点。在存储架构上，智算中心通常采用分层存储策略，将热数据存储在高速S中，以满足人工智能算法对数据快速读写的需求，同时利用大容量HDD存储冷数据。此外，存算一体技术的应用也在逐步解决冯·诺依曼架构中的存储墙问题，通过将存储和计算功能集成在同一芯片或模块中，进一步提升了数据处理效率。

五、智算集群

随着大模型参数量和训练数据复杂性的快速增长，智算中心需要构建高性能可扩展、高速互联、存算平衡的AI集群。AI集群通过充分考虑大模型分布式训练对于计算、网络和存储的需求特点，能够满足尖端的AI计算需求。例如，以昇腾芯片和昇思框架构建的AI集群，在2048卡规模训练2000亿参数盘古大模型时，在非故障停机前连续稳定训练25天。智算集群的设计使得智算中心能够灵活应对不同规模和类型的AI计算任务，提供强大的算力支持。

智算中心的核心硬件涵盖了AI芯片、AI服务器、高速互联网络、存储设备以及智算集群等多个方面。这些硬件的协同工作，为智算中心提供了强大的计算能力、高效的数据传输和存储能力，以及灵活的资源调度能力，从而能够满足人工智能时代对智能计算的多样化需求，推动在各行业的广泛应用和发展。