人工智能芯片的推理和训练是人工智能领域的两个关键环节，在芯片设计和应用上存在明显差异。

首先，训练芯片。培训是指在平台上“学习”大量标记的数据，并形成具有特定功能的神经网络模型。该过程需要高计算性能和精度，以及一定的通用性，以完成各种学习任务。因此，培训芯片注重绝对的计算能力，需要强大的浮点计算能力和优化的内存带宽，以满足大数据量和复杂计算的需要。

其次，推理芯片。推理是利用训练有素的模型输入新数据，GPU，图形处理器，显示核心，视觉处理器，显示芯片通过计算得出各种结论。该过程更注重综合能力，包括计算能耗、延迟、成本等因素。推理芯片不仅需要高性能的计算能力，还需要低功耗、低延迟和高效率，以满足实际应用的需要。

此外，随着技术的发展，云培训和推理逐渐成为主流。然而，在越来越多制造商的努力下，许多应用程序逐渐转移到终端进行推理。由于推理的结果直接提供给终端用户，因此我们更加关注用户体验的优化。

综上所述，人工智能芯片的推理和培训在芯片设计和技术要求上存在明显差异。培训芯片更注重计算能力和精度，需要处理大量数据，形成具有特定功能的模型；推理芯片更注重低功耗、低延迟、高效的综合性能，以满足实际应用的需要。

• GPU
• 图形处理器
• 显示核心
• 视觉处理器
• 显示芯片