你以为Transformer统一了模型架构，专用AI芯片就该大行其道？
可现实恰恰相反——通用计算硬件，尤其是GPGPU（通用图形处理器），如今反而比以往任何时候都更吃香！
回想当年RNN和卷积神经网络（CNN）主导的时代，模型结构相对固定，大家基本靠现成的深度学习框架调用标准算子就能跑通训练。那时候，写一个全新的底层计算核（kernel）是件稀罕事，只有极少数性能瓶颈场景才值得投入人力去优化。可现在呢？随便翻一篇顶会论文，动不动就是稀疏专家混合模型（MoE）、低精度矩阵乘法、线性状态空间模型（SSM）、各种魔改注意力机制……这些新结构根本没法靠PyTorch或TensorFlow里的标准算子高效实现，必须自己动手写定制化kernel！
为什么会出现这种“越统一越需要定制”的悖论？答案藏在三个关键词里：数学计算、内存层次、控制平面。
数学计算
首先，数学引擎本身其实没太大差别。无论是英伟达的GPU、谷歌的TPU，还是各种国产AI加速卡，底层都在疯狂堆FLOPS（每秒浮点运算次数）。但光有算力没用——如果你的数据总在远端内存和计算单元之间来回搬运，那90%的时间都花在“等数据”上，算力再强也是摆设。真正的性能瓶颈，从来不在计算，而在内存带宽和访存延迟。
内存层次
这就引出了第二个关键：内存层次结构。现代芯片的内存就像一座金字塔——最顶层是寄存器（快如闪电但容量极小），往下是共享内存（或叫scratch pad）、L1缓存、L2缓存，再往外是靠近计算单元的高带宽内存（HBM），最底层则是遥远的系统DRAM。高手写kernel，本质上是在和这座金字塔“谈恋爱”：尽可能让数据在靠近计算单元的高速缓存里多待一会儿，减少来回搬运。比如做注意力机制时，把Q、K、V矩阵分块加载进shared memory，反复复用，就能省下大量DRAM访问开销。这种优化，框架层根本做不到，必须深入硬件细节。
控制平面
而第三个秘密武器，就是控制平面——尤其是CUDA的SIMT（单指令多线程）执行模型。别小看这个看似“老旧”的编程模型，它赋予了开发者惊人的灵活性。你可以精细控制成千上万个线程如何协作、如何同步、如何共享内存。像Triton这样的新兴语言，正是建立在CUDA之上，用更简洁的Python风格语法，让研究员也能轻松写出接近手写CUDA性能的kernel。这相当于把“硬件级优化”的门槛大幅降低，使得算法创新者不必再依赖芯片厂商的黑盒优化，自己就能榨干GPU的最后一滴性能。
ASIC芯片
反观很多专用AI芯片，虽然宣称针对Transformer做了极致优化，但往往牺牲了灵活性。一旦模型结构稍有变动——比如把标准注意力换成门控状态空间模型（如Mamba），或者引入动态稀疏性——这些“专用”硬件立刻就抓瞎了。它们的控制平面太僵硬，内存调度策略太死板，反而不如GPU这种“通用但可编程”的架构适应性强。
所以，别再纠结“专用 vs 通用”这种二元对立了。未来的高性能AI计算，拼的不是谁家芯片FLOPS更高，而是谁能更聪明地协同“数学计算、内存层次、控制平面”这三驾马车。GPU之所以持续领先，不是因为它天生适合Transformer，而是因为它提供了一个开放、灵活、可编程的舞台，让全球的研究者和工程师能不断在上面即兴发挥、快速迭代。
这也解释了为什么像Meta、Google、微软这些巨头，一边自研AI芯片，一边依然重度依赖英伟达GPU——因为创新的速度，永远快于硬件迭代的周期。你今天设计的专用芯片，可能还没量产，论文里就冒出三种新架构。与其赌一个不确定的未来，不如拥抱一个能让你随时重写的现在。
算力过剩时代，赢在内存与控制的AI硬件新战争