真实与谣言：一文看懂AI芯片全景

近年来，越来越多的企业都到场到了人工智能的斥地与应用中。稀奇是AI芯片，作为人工智能范畴的热点赛道，该财富一向受资源青睐，其热度更是络续提拔。那么，什么是AI芯片，它事实是有多神？为什么可以吸引浩瀚企业投身个中呢？ [本文来自：www.ii77.com]

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什么是AI芯片？

事实上，人工智能手艺之所以快速成长不光仅是依靠大数据的撑持，更是较量机芯片算力络续增加的究竟，而实现超等算力的焦点就是AI芯片。AI芯片也被称为人工智能加快器，即专门用于处理人工智能应用中的大量较量义务的模块。

AI芯片类别有哪些？

此外，从手艺架构、布置位置、承担当务三个角度还能够将AI芯片划分为分歧的类型。

1、按手艺架构：分为并行加快较量的 GPU、半定制化的 FPGA、全定制化ASIC、类脑芯片。

GPU：图形处理芯片，也就是我们平日所说的显卡芯片。是一种专门在小我电脑、工作站、游戏机和一些移动设备上图像运算工作的微处理器。GPU 通用性强、速度快、效率高，但GPU无法零丁工作，必需由 CPU 进行掌握挪用才能工作，并且功耗对照高。

FPGA：全称“现场可编程门阵列”，其根基道理是在 FPGA 芯片内集成大量的根基门电路以及存储器，用户能够经由编程的体式进行组合，以实现分歧的功能。FPGA具有低能耗、高机能以及可编程等特征，但FPGA 价钱较为昂贵。

ASIC：用于供专门应用的集成电路芯片手艺，为实现特定要求而定制的芯片。在机能、面积、功耗等方面，AISC都优于GPU和FPGA，但相对地，ASIC的斥地周期长、制造成本高。

类脑芯片：属于神经拟态芯片，从构造层面去模拟大脑，参考人脑神经元构造和人脑感知认知体式来设计芯片。要做类脑芯片非常难，该类芯片还只局限于小规模研究。

2、按布置位置，分为用于云端和用于终端两大类。

云端：在深度进修的练习阶段，因为数据量和运算量伟大，单一处理器无法自力完成，是以练习过程只能选择在云端实现。云AI芯片特点是：自身的机能对照强，而且可以支撑大量运算，除此之外还可以支撑图片、语音等多种分歧的人工智能应用。

终端：像手机、智能家居、主动驾驶等移动设备对实时性的要求极高。是以揣摩过程必需选在设备自己完成。端AI芯片特点是：体积小、耗能低，并且所需要供应的机能支撑能力也不消太壮大。

3、按承担当务，分为练习(training)和揣摩(inference)两个环节。

练习环节：是指经由大量的数据输入，练习出一个复杂的深度神经收集模型。对于处理器的较量能力、精度、可扩展性等机能要求很高。平日使用GPU集群来完成。

揣摩环节：是指经由练习好的模型，使用新的数据去“揣摩”出各类结论。该环节较量量相对较小。在揣摩环节中，GPU、FPGA 以及ASIC均能施展感化。

AI芯片范畴有哪些首要厂商？

当前，在AI芯片范畴，无论是国表里各科技巨头，照样创业公司，都在加紧结构AI芯片。个中，国外芯片巨头占有了绝大部门市场份额，而国内的AI芯片企业也呈现出十分活跃的局势。像传统芯片巨头英伟达、ARM、IBM、高通等持续对AI芯片加大投入：

英伟达能够说是AI芯片市场的向导者。其发现的GPU从新界说了现代较量机图形手艺，改变了并行较量。深度进修对较量速度有非常苛刻的要求，而英伟达的GPU芯片可以让大量处理器并交运算，因而成为绝大部门人工智能研究者和斥地者的首选。

AMD专门为较量机、通信和消费电子行业设计和制造各类立异的微处理器，以及供应闪存和低功率处理器解决方案。今朝AMD拥有针对人工智能和机械进修的高机能Radeon Instinc加快卡，开放式软件..ROCm等。

IBM启动了类脑芯片的研发，即 TrueNorth。 TrueNorth是IBM 介入DARPA的研究项目 SyNapse 的最新功效。其最终方针是斥地出打破冯·诺依曼系统构造的较量机系统构造。

高通在智妙手机芯片市场占有绝对优势，同时也在AI芯片范畴结构。高通已经在研发能够在内陆完成深度进修的移动端设备芯片。

与此同时，科技巨头起头到场自研芯片的阵营，例如：

谷歌自立研发了专门为机械进修应用而设计的专用芯片TPU。TPU能够以8位低精度较量节约晶体管，对精度影响很小同时能够大幅降低功耗、加速速度。

华为海思推出了一款采用了台积电10nm工艺的新一代芯片麒麟970，是全球首款内置自力NPU(神经收集单元)的智妙手机AI较量..，为手机供应了更快的处理速度和更低的功耗。

百度推出的云端全功能AI芯片——昆仑，个中包含练习芯片昆仑818-300，推理芯片昆仑818-100，首要面向人工智能大规模运算需求。

阿里巴巴达摩院正在研发一款神经收集芯片——Ali-NPU，首要运用于图像视频剖析、机械进修等人工智能推理较量。

AI芯片范畴存“泡沫” ？

据Gartner的展望数据，全球AI芯片市场规模将在将来五年内呈现飙升，到2023年将达到108亿美元，复合年均增进率达到53.6%，AI芯片无疑将成为最大蓝海市场。

以人工智能等为主的新兴科技，代表了将来成长趋势，而芯片作为实现人工智能的载体，吸引着一些初创企业去蹭热点，以此来吸引更多的投资者。一样来说，AI芯片财富的财富链很长，包罗设计、制造、封装、测试、组装等多个环节，每个环节都要求非常高。然而，有一些声称在研发AI芯片的团队，既不具备相关人才贮备，也难以查到流片信息，它们更多是拼组装能力与代工能力，其繁荣的表象背后，正在形成伟大的泡沫。

写在最后：

从如今的情形来看，在AI芯片这条赛道上，尽管介入者浩瀚，但AI芯片泡沫毕竟会碎裂，到那时起AI芯片又将回到了研究范畴。最终将会有哪些公司能脱颖而出，让我们拭目以待。

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