在下述的內(nèi)容中，小編將會(huì)對(duì)AIAI、AI芯片分類(lèi)的相關(guān)消息予以報(bào)道，如果AI是您想要了解的焦點(diǎn)之一，不妨和小編共同閱讀這篇文章哦。

在PC時(shí)代，英特爾憑借CPU建立起千億美元的市場(chǎng)，成為摩爾定律最大的受益者;在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和云計(jì)算時(shí)代，半導(dǎo)體知識(shí)產(chǎn)權(quán)提供商ARM和英偉達(dá)崛起，成為行業(yè)算力的新興供應(yīng)商，建立起芯片生態(tài);在人工智能時(shí)代，從亞馬遜、谷歌，到地平線、寒武紀(jì)，全球大大小小的公司投入到AI造芯運(yùn)動(dòng)中，AI芯片正式進(jìn)入戰(zhàn)國(guó)時(shí)代。

AI芯片也被稱(chēng)為AI加速器或計(jì)算卡，即專(zhuān)門(mén)用于處理人工智能應(yīng)用中的大量計(jì)算任務(wù)的模塊(其他非計(jì)算任務(wù)仍由CPU負(fù)責(zé))。當(dāng)前，AI芯片主要分為 GPU 、FPGA 、ASIC。

AI的許多數(shù)據(jù)處理涉及矩陣乘法和加法。大量并行工作的GPU提供了一種廉價(jià)的方法，但缺點(diǎn)是更高的功率。具有內(nèi)置DSP模塊和本地存儲(chǔ)器的FPGA更節(jié)能，但它們通常更昂貴。

AI芯片該使用什么方法原理去實(shí)現(xiàn)，仍然眾說(shuō)紛紜，這是新技術(shù)的特點(diǎn)，探索階段百花齊放，這也與深度學(xué)習(xí)等算法模型的研發(fā)并未成熟有關(guān)，即AI的基礎(chǔ)理論方面仍然存在很大空白。這是指導(dǎo)芯片如何設(shè)計(jì)的基本前提。因此，集中在如何更好的適應(yīng)已有的數(shù)據(jù)流式處理模式進(jìn)行的芯片優(yōu)化設(shè)計(jì)。

技術(shù)手段方面AI市場(chǎng)的第一顆芯片包括現(xiàn)成的CPU，GPU，F(xiàn)PGA和DSP的各種組合。雖然新設(shè)計(jì)正在由諸如英特爾、谷歌、英偉達(dá)、高通，以及IBM等公司開(kāi)發(fā)，但還不清楚哪家的方法會(huì)勝出。似乎至少需要一個(gè)CPU來(lái)控制這些系統(tǒng)，但是當(dāng)流數(shù)據(jù)并行化時(shí)，就會(huì)需要各種類(lèi)型的協(xié)處理器。

市場(chǎng)上很多AI芯片，令人眼花繚亂。根據(jù)其應(yīng)用范圍，大體上可以分為幾類(lèi)：

終端AI芯片：

終端AI芯片要求功耗低，算力需求也相對(duì)較低，主要是AI推理的應(yīng)用。終端AI芯片以各種帶AI模塊的MCU來(lái)呈現(xiàn)，專(zhuān)注于某一類(lèi)應(yīng)用，例如，智能音箱里面的AI芯片，可以用于語(yǔ)音識(shí)別。智能門(mén)鎖的AI芯片，可以人臉識(shí)別等等。

云端AI芯片：

云端AI芯片則是數(shù)據(jù)中心， 用于云端AI加速，不但可以推理也可以做訓(xùn)練。例如NVIDA的GPU卡，谷歌的TPU等等。云端AI芯片性能比較強(qiáng)，面積也非常大，例如A100據(jù)說(shuō)在7nm下有826mm2，性能也比較強(qiáng)悍!

除此之外，還有邊緣AI芯片。

那么邊緣AI芯片是做什么來(lái)用的。提到邊緣計(jì)算，有一個(gè)非常有名的“章魚(yú)論”。章魚(yú)這種生物比較奇怪，章魚(yú)有8條腿，但是章魚(yú)的某些決策不是都要放到大腦中來(lái)計(jì)算，而是在腿中就進(jìn)行計(jì)算。這個(gè)章魚(yú)腿相比于章魚(yú)大腦(云端)，就是邊緣端!這個(gè)比喻非常有趣，以至于經(jīng)常被邊緣計(jì)算的場(chǎng)景來(lái)引用。例如，自動(dòng)駕駛或者ADAS (智能駕駛輔助系統(tǒng))，需要在本地就把整個(gè)決策及設(shè)計(jì)完成。有很多在需要大數(shù)據(jù)量計(jì)算但是實(shí)時(shí)性比較高，不需要繞一圈到云中心來(lái)計(jì)算的場(chǎng)景。例如智能駕駛，智能工廠，與安防結(jié)合交通管理等等。相對(duì)于終端AI芯片很多消費(fèi)級(jí)的場(chǎng)景，邊緣AI芯片更多的是工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用。邊緣AI基本上將應(yīng)用局限在某個(gè)范圍內(nèi)，可以是一輛汽車(chē)、一列火車(chē)、一個(gè)工廠、一個(gè)商店。在這個(gè)范圍內(nèi)，有一些實(shí)時(shí)的AI決策及處理需求需要被滿足。相應(yīng)的我們會(huì)把AI賦能稱(chēng)之為，自動(dòng)駕駛、智能制造、智慧零售等等。其核心目的主要強(qiáng)調(diào)在數(shù)據(jù)來(lái)源側(cè)來(lái)解決問(wèn)題。這就是邊緣AI芯片AI存在的需求。

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