一文了解显卡、推理卡、加速卡、算力卡和训练卡不同之处

用途：就像工具箱里的画笔，用于处理和展示美丽的图像和视频。

应用场景：玩游戏、看高清电影、做图形设计

例子：NVIDIA GeForce RTX 4090, AMD Radeon RX 7900 XTX

用途：像是工具箱里的测量仪，用于快速处理预训练好的AI模型，做出实时预测。

应用场景：语音识别、图像识别、推荐系统

例子：NVIDIA A40, Google TPU v4

用途：如同工具箱里的电钻，加速特定类型的计算任务，效率高。

应用场景：加密运算、数据压缩、网络流量处理

例子：NVIDIA A100, Intel Agilex FPGA, Xilinx Alveo U55C

用途：类似工具箱里的多功能刀，提供强大的计算能力，适合复杂的任务。

应用场景：科学研究、数据分析、大规模计算。

例子：NVIDIA H100, AMD Instinct MI300

用途：就像工具箱里的健身工具，专门用于训练AI模型，处理大量数据。

应用场景：深度学习模型训练、大规模数据集处理

例子：NVIDIA A100, AMD Radeon Instinct MI250