芯片，后续统一为ai5500）。
但是这两者的差异却是巨大的，主要体现在显存容量，显存带宽，gpu之间的互联带宽以及特殊生态支持上。
apo4600显卡，内存容量从之前上一代的24gb提升到了32gb，内存带宽提升到800gb，互联带宽则是提升到了500gb。
而自用的ai5500显卡，内存容量是80gb，内存带宽是1.6tb，互联带宽是1tb。
这三个关键数据最终体现到人工智能训练上，训练效率就会出现比较大的差异，并且这种差异在支持大规模人工智能训练的时候，会体现的越来越大。
因为大规模人工智能训练，比如yun ai这种超大规模的生成式ai训练，可不是一台两台服务器就能搞定的，需要的是好几万甚至更多显卡组成的gpu服务器阵列来进行训练。
而数量越多的gpu组合到一起，其对内存带宽，互联带宽的要求就越高……要不然的话，算力是够用了，但是数据堵塞也没用。
以上这些是硬件上的巨大差异，除了硬件问题外，还有软件生态上的巨大差异。
ai系列显卡，为了适配智云集团自家的人工智能底层算法，从最早期的ai系列开始，就有着众多专门的模块，不仅仅芯片是专门开发的，就连研发支持软件都是专门适配开发的。
ai芯片，天生就是为了智云集团自家的人工智能底层算法而生……它本身就不支持外头一大堆的各种乱七八糟的人工智能算法。
其他公司要是拿过来，先不说都没办法用，就算想办法给用上了，其实性能表现也不会比apo显卡好多少。
智云集团里的apo显卡和ai显卡，两者间的关系，有点类似智云集团旗下的智能终端soc，s系列是专门优化设计的自用芯片，里面的很多核心模
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