2026年，芯片行业‘AI大模型训练芯片’（如类GPU架构）火热，对于传统数字IC设计工程师，转型需要重点学习哪些新架构知识？
我是一名有5年经验的数字IC设计工程师，一直做通信基带芯片。看到现在AI大模型训练芯片（比如类似NVIDIA GPU架构的芯片）特别火，很多公司都在招人。我对这个方向很感兴趣，想了解转型需要补充哪些核心知识？除了传统的流水线、缓存设计，是否需要深入学习张量核心（Tensor Core）、高带宽内存（HBM）接口、大规模片上网络（NoC）以及针对稀疏计算、混合精度的硬件优化？有没有推荐的学习路径或开源项目可以实践？
逻辑电路学习者
