一、ai芯片有哪些？

目前，市面上有许多种不同类型的 AI 芯片，包括：

GPU (图形处理单元)：专门用于进行图形处理的芯片，常用于游戏、视频播放和深度学习等应用。

FPGA (可编程逻辑门阵列)：可以通过硬件定义语言 (HDL) 进行编程的芯片，具有高度可编程性和可扩展性。

ASIC (专用集成电路)：专门为某一特定应用设计的芯片，具有较高的性能和效率。

NPU (神经处理单元)：专门用于进行神经网络计算的芯片，常用于人工智能、自然语言处理和图像识别等应用。

二、AI芯片和传统芯片有何区别？

先回答问题，

（1）性能与传统芯片，比如CPU、GPU有很大的区别。在执行AI算法时，更快、更节能。

（2）工艺没有区别，大家都一样。至少目前来看，都一样。

所谓的AI芯片，一般是指针对AI算法的ASIC（专用芯片）。

传统的CPU、GPU都可以拿来执行AI算法，但是速度慢，性能低，无法实际商用。

比如，自动驾驶需要识别道路行人红绿灯等状况，但是如果是当前的CPU去算，那么估计车翻到河里了还没发现前方是河，这是速度慢，时间就是生命。如果用GPU，的确速度要快得多，但是，功耗大，汽车的电池估计无法长时间支撑正常使用，而且，老黄家的GPU巨贵，经常单块上万，普通消费者也用不起，还经常缺货。另外，GPU因为不是专门针对AI算法开发的ASIC，所以，说到底，速度还没到极限，还有提升空间。而类似智能驾驶这样的领域，必须快！在手机终端，可以自行人脸识别、语音识别等AI应用，这个必须功耗低，所以GPU OUT！

所以，开发ASIC就成了必然。

目前对AI芯片的需求主要集中在哪些方面。

先来讲讲AI目前芯片大致的分类：从应用场景角度看，AI芯片主要有两个方向，一个是在数据中心部署的云端，一个是在消费者终端部署的终端。从功能角度看，AI芯片主要做两个事情，一是Training（训练），二是Inference（推理）。

目前AI芯片的大规模应用分别在云端和终端。云端的AI芯片同时做两个事情：Training和Inference。Training即用大量标记过的数据来“训练”相应的系统，使之可以适应特定的功能，比如给系统海量的“猫”的图片，并告诉系统这个就是“猫”，之后系统就“知道”什么是猫了；Inference即用训练好的系统来完成任务，接上面的例子，就是你将一张图给之前训练过的系统，让他得出这张图是不是猫这样的结论。

Training 和 Inference 在目前大多数的AI系统中，是相对独立的过程，其对计算能力的要求也不尽相同。

Training需要极高的计算性能，需要较高的精度，需要能处理海量的数据，需要有一定的通用性，以便完成各种各样的学习任务。

对于芯片厂家来说，谁有数据，谁赢！

Inference相对来说对性能的要求并不高，对精度要求也要更低，在特定的场景下，对通用性要求也低，能完成特定任务即可，但因为Inference的结果直接提供给终端用户，所以更关注用户体验的方面的优化。

谷歌TensorFlow团队：深度学习的未来，在单片机的身上

Pete Warden，是谷歌TensorFlow团队成员，也是TensorFLow Mobile的负责人。

Pete 坚定地相信，未来的深度学习能够在微型的、低功耗的芯片上自由地奔跑。

单片机 (MCU) ，有一天会成为深度学习最肥沃的土壤。

为什么是单片机？单片机遍地都是

单片机（MCU）里面有个小CPU，RAM只有几kb的那种，但医疗设备、汽车设备、工业设备，还有消费级电子产品里，都用得到。

这样的计算机，需要的电量很小，价格也很便宜，大概不到50美分。

之所以得不到重视，是因为一般情况下，MCU都是用来取代 (如洗衣机里、遥控器里的) 那些老式的机电系统——控制机器用的逻辑没有发生什么变化。

CPU和传感器不太耗电，传输耗钱、耗电！CPU和传感器的功耗，基本可以降到微瓦级，比如高通的Glance视觉芯片。

相比之下，显示器和无线电，就尤其耗电了。即便是WiFi和蓝牙也至少要几十毫瓦。

因为，数据传输需要的能量，似乎与传输距离成正比。CPU和传感器只传几毫米，如果每个数据都需要端管云这样传输，每个算法都需要输送到云端进行处理，自然代价就要贵得多。

传感器的数据很多，传输起来很费劲！传感器能获取的数据，比人们能用到的数据，多得多。例如：卫星的图片数据很多，但是传到地球很困难。

卫星或者宇宙飞船上的宇航员可以用高清相机来拍高清视频。但问题是，卫星的数据存储量很小，传输带宽也很有限，从地球上每小时只能下载到一点点数据。

地球上的很多传感器也一样，本地获得很容易，但是传输到远端的数据中心就需要很多的代价。

跟深度学习有什么关系

如果传感器的数据可以在本地运算，又不需要很多的代价和电力。

我们需要的是，能够在单片机上运转的，不需要很多电量的，依赖计算不依赖无线电，并且可以把那些本来要浪费掉的传感器数据利用起来的。

这也是机器学习，特别是深度学习，需要跨越的鸿沟。

相比之下，神经网络大部分的时间，都是用来把那些很大很大的矩阵乘到一起，翻来覆去用相同的数字，只是组合方式不同了。

这样的运算，当然比从DRAM里读取大量的数值，要低碳得多。

需要的数据没那么多的话，就可以用SRAM这样低功耗的设备来存储。

如此说来，深度学习最适合MCU了，尤其是在8位元计算可以代替浮点运算的时候。

1、深度学习很低碳

那么AI的计算，每次运算需要多少皮焦耳？

比如，MobileNetV2的图像分类网络最简单的结构，大约要用2,200万次运算。

如果，每次运算要5皮焦，每秒钟一帧的话，这个网络的功率就是110微瓦，用纽扣电池也能坚持近一年。

2、对传感器也友好

最近几年，人们用神经网络来处理噪音信号，比如图像、音频、加速度计的数据等等。

如果可以在MCU上运行神经网络，那么更大量的传感器数据就可以得到处理，而不是浪费。

那时，不管是语音交互，还是图像识别功能，都会变得更加轻便。

Training将在很长一段时间里集中在云端，Inference的完成目前也主要集中在云端，但随着越来越多厂商的努力，很多的应用将逐渐转移到终端。

目前的市场情况：云端AI芯片市场已被巨头瓜分殆尽，创业公司生存空间几乎消失。

云端AI芯片无论是从硬件还是软件，已经被传统巨头控制，给新公司预留的空间极小。不客气的说，大多数AI芯片公司、希望在云端AI做文章的初创公司几乎最后都得死。

数据越多，对应用场景越理解的公司，对算法、硬件的需求越清楚、越理解深入。

我们可以看到，芯片巨头Nvidia（英伟达）已经牢牢占据AI芯片榜首，由于CUDA开发平台的普及，英伟达的GPU是目前应用最广的通用AI硬件计算平台。除了有实力自研芯片的企业（全世界也没几家），如果需要做AI相关的工作，必定需要用到Nvidia的芯片。Nvidia的芯片应用普遍，现在所有的AI软件库都支持使用CUDA加速，包括谷歌的Tensorflow，Facebook的Caffe，亚马逊的MXNet等。

除了一骑绝尘的英伟达，其他老牌的芯片巨头都没闲着，特别是Intel通过买、买、买奋力的将自己挤到了头部玩家的位置。微软在最新的Build大会上公布了基于英特尔FPGA的 AI 方案，而英特尔的 FPGA 业务正是通过收购Altera获得的。

除此之外，我们可以看到像Google这样的互联网厂商也乱入了前五。这当然要归功于上面提到的TPU，虽然谷歌不直接售卖芯片，但是谷歌通过云服务提供TPU的调用服务。谷歌很早就开源了Tensorflow软件平台，这使得Tensorflow成为最主流的机器学习软件平台，已经成了事实上行业的软件平台标准。而Tensorflow最佳的计算环境必定就是谷歌自己的云服务了，通过软件、硬件（或者说云）环境的打通，谷歌妥妥的成为AI芯片领域的一方霸主。

现在业界争论的焦点是AI芯片的处理器架构用哪种是最好的，有前面提及的有GPU、FPGA、DSP和ASIC，甚至还有更前沿的脑神经形态芯片。现在GPU可以认为是处于优势地位，但其他几种的处理器架构也各有优势。Intel则是多方下注，不错过任何一种处理器架构。谷歌在TPU（其实就是一种ASIC）方面的巨大投入带来了硬件效能的极大提高，目前看来对GPU的冲击将是最大的，原因不单单是因为专用架构带来的效率优势，还有商业模式方面带来的成本优势。在半导体行业内的普遍观点是，一旦AI的算法相对稳定，ASIC肯定是最主流的芯片形态。看看挖矿芯片的进化历程，这个观点非常有说服力。

三、Ai芯片的特性？

从广义上讲，能运行AI算法的芯片都叫AI芯片。

目前通用的CPU、GPU、FPGA等都能执行AI算法，只是执行效率差异较大。

但狭义上讲一般将AI芯片定义为“专门针对AI算法做了特殊加速设计的芯片”。

目前AI芯片的主要用于语音识别、自然语言处理、图像处理等大量使用AI算法的领域，通过芯片加速提高算法效率。AI芯片的主要任务是矩阵或向量的乘法、加法，然后配合一些除法、指数等算法。AI算法在图像识别等领域，常用的是CNN卷积网络，一个成熟的AI算法，就是大量的卷积、残差网络、全连接等类型的计算，本质是乘法和加法。

四、ai芯片和soc芯片的区别？

AI芯片也被称为AI加速器或计算卡，即专门用于处理人工智能应用中的大量计算任务的模块（其他非计算任务仍由CPU负责）。当前，AI芯片主要分为 GPU 、FPGA 、ASIC。

SoC的定义多种多样，由于其内涵丰富、应用范围广，很难给出准确定义。一般说来， SoC称为系统级芯片，也有称片上系统，意指它是一个产品，是一个有专用目标的集成电路，其中包含完整系统并有嵌入软件的全部内容。同时它又是一种技术，用以实现从确定系统功能开始，到软/硬件划分，并完成设计的整个过程。

五、AI芯片和显卡芯片的区别？

AI芯片和显卡芯片的主要区别在于其设计和功能侧重。显卡芯片主要用于图形渲染和显示输出，它是一种专门的图形处理器，能够处理大量的图形数据，提高图像的渲染速度和显示效果。AI芯片则是一种专门针对人工智能算法和计算需求的处理器。它主要针对深度学习、机器学习等领域，具有高计算性能、低功耗、可扩展性等特点，能够高效地处理大规模的数据和复杂的算法。因此，AI芯片和显卡芯片在设计和功能上有很大的区别。但是随着技术的发展和应用的交叉，两者之间的界限也变得越来越模糊。有些AI芯片也开始集成显卡功能，实现了一机多能的效果。

六、英伟达AI芯片有哪些？

回答如下：

1、GPU

GPU 最早是为生成基于多边形网络的计算机图形而设计的。在最近几年，由于近来计算机游戏和图形引擎领域的需求和复杂度需要，GPU 积累了强大的处理性能。英伟达是 GPU 领域的领军者，能生产有数千个内核的处理器，这些内核的设计工作效率可以达到 100％。实际上这些处理器也非常适用于运行神经网络和矩阵乘法方面的计算，因此GPU乘着深度学习的东风成为了目前最炙手可热的硬件解决方案。

2、FPGA

FPGA全称“可编辑门阵列”(Field Programmable Gate Array)，其基本原理是在FPGA芯片内集成大量的数字电路基本门电路以及存储器，而用户可以通过烧入FPGA配置文件来来定义这些门电路以及存储器之间的连线。这种烧入不是一次性的，即用户今天可以把FPGA配置成一个微控制器MCU，明天可以编辑配置文件把同一个FPGA配置成一个音频编解码器。英特尔收购的Altera就是做FPGA的。

3、ASIC

ASIC则是专用集成电路(Application-Specific Integrated Circuit)，一旦设计制造完成后电路就固定了，无法再改变。定制化的SoC就属于ASIC。高通、AMD、ARM、英特尔和英伟达都在致力于将定制化芯片整合进它们的现有解决方案中。Nervana 和 Movidius（目前都在英特尔旗下）据说正在开发集合方案。SoC 在同一技术节点上所能提供的性能大约是 FPGA 系统的 10 倍，在特定结构中还要更高。由于 SoC 和处理器所需的功率变得越来越低，其区别将来自于新的集合内存系统和带宽对外部存储器的有效利用。在这一领域，整合为 systems-on-a-package（SOP）的 3D memory 至少可以节约 10 倍的功率。

4、类脑芯片

人类大脑的神经元尽管传导信号的速度很慢，但是却拥有庞大的数量（千亿级），而且每个神经元都通过成千上万个突触与其他神经元相连，形成超级庞大的神经元回路，以分布式和并发式的方式传导信号，相当于超大规模的并行计算，从而弥补了单神经元处理速度的不足。人脑的另一个特点是部分神经元不使用时可以关闭，从而整体能耗很低。IBM的true north芯片就是对人脑在芯片上的模仿。

七、华天科技有ai芯片吗？

是的，华天科技拥有自主研发的AI芯片。华天科技的GTI早就量产AI芯片，性能媲美英伟达的A100。这款芯片是华天自主设计和研发的，可以广泛应用于人工智能领域，如图像识别、语音识别、自然语言处理等。

八、AI芯片有什么用？

AI芯片，又称AI加速器或AI计算芯片，是一种专门设计用于执行人工智能（AI）计算任务的集成电路

。这些芯片可以加速机器学习、深度学习和其他AI算法的应用，从而提高计算机在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域的性能。AI芯片的主要特点包括高运算速度、低功耗、高能效以及针对AI应用的优化。

AI芯片的应用场景主要包括以下几个方面：

云计算和数据中心。大型云计算和数据中心是AI芯片的主要应用场景，用于执行大规模的深度学习训练和推理任务，如图像识别、语音识别、自然语言处理等。

终端设备。AI芯片也可以应用于各种终端设备，如智能手机、平板电脑、智能家居等，以提高设备的智能化水平和性能。

自动驾驶。自动驾驶汽车需要处理大量的传感器数据和执行复杂的决策和控制任务，AI芯片可以提供高性能的计算和推理能力，支持自动驾驶系统的实现。

九、ai视觉芯片有前景吗？

是的，视觉芯片具有巨大的前景。随着人工智能技术的快速发展，对于图像和视频处理的需求也越来越大。AI视觉芯片能够提供高效的图像处理和分析能力，可以广泛应用于自动驾驶、安防监控、智能家居等领域。

随着技术的进步和成本的降低，AI视觉芯片将会得到更广泛的应用，成为人工智能领域的重要组成部分。

十、ai芯片与智能芯片有什么区别？

芯片和智能芯片在概念上有所重叠，但也存在一些区别。AI芯片是专门设计用于处理人工智能任务的芯片，具备高度并行计算能力和优化的算法加速器，能够快速执行复杂的机器学习和深度学习算法。

智能芯片则更广泛，它是指具备智能化功能的芯片，可以用于处理各种智能应用，包括人工智能、物联网、自动驾驶等。

智能芯片不仅包括AI芯片的功能，还可以集成其他传感器、通信模块等，实现更全面的智能化。