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在下述的內容中，小編將會對AI芯片" target="_blank">AI芯片、AI芯片分類的相關消息予以報道，如果AI是您想要了解的焦點之一，不妨和小編共同閱讀這篇文章哦。

在PC時代，英特爾憑借CPU建立起千億美元的市場，成為摩爾定律最大的受益者;在移動互聯網和云計算時代，半導體知識產權提供商ARM和英偉達崛起，成為行業算力的新興供應商，建立起芯片生態;在人工智能時代，從亞馬遜、谷歌，到地平線、寒武紀，全球大大小小的公司投入到AI造芯運動中，AI芯片正式進入戰國時代。

AI芯片也被稱為AI加速器或計算卡，即專門用于處理人工智能應用中的大量計算任務的模塊(其他非計算任務仍由CPU負責)。當前，AI芯片主要分為 GPU 、FPGA 、ASIC。

AI的許多數據處理涉及矩陣乘法和加法。大量并行工作的GPU提供了一種廉價的方法，但缺點是更高的功率。具有內置DSP模塊和本地存儲器的FPGA更節能，但它們通常更昂貴。

AI芯片該使用什么方法原理去實現，仍然眾說紛紜，這是新技術的特點，探索階段百花齊放，這也與深度學習等算法模型的研發并未成熟有關，即AI的基礎理論方面仍然存在很大空白。這是指導芯片如何設計的基本前提。因此，集中在如何更好的適應已有的數據流式處理模式進行的芯片優化設計。

技術手段方面AI市場的第一顆芯片包括現成的CPU，GPU，FPGA和DSP的各種組合。雖然新設計正在由諸如英特爾、谷歌、英偉達、高通，以及IBM等公司開發，但還不清楚哪家的方法會勝出。似乎至少需要一個CPU來控制這些系統，但是當流數據并行化時，就會需要各種類型的協處理器。

市場上很多AI芯片，令人眼花繚亂。根據其應用范圍，大體上可以分為幾類：

終端AI芯片：

終端AI芯片要求功耗低，算力需求也相對較低，主要是AI推理的應用。終端AI芯片以各種帶AI模塊的MCU來呈現，專注于某一類應用，例如，智能音箱里面的AI芯片，可以用于語音識別。智能門鎖的AI芯片，可以人臉識別等等。

云端AI芯片：

云端AI芯片則是數據中心， 用于云端AI加速，不但可以推理也可以做訓練。例如NVIDA的GPU卡，谷歌的TPU等等。云端AI芯片性能比較強，面積也非常大，例如A100據說在7nm下有826mm2，性能也比較強悍!

除此之外，還有邊緣AI芯片。

那么邊緣AI芯片是做什么來用的。提到邊緣計算，有一個非常有名的“章魚論”。章魚這種生物比較奇怪，章魚有8條腿，但是章魚的某些決策不是都要放到大腦中來計算，而是在腿中就進行計算。這個章魚腿相比于章魚大腦(云端)，就是邊緣端!這個比喻非常有趣，以至于經常被邊緣計算的場景來引用。例如，自動駕駛或者ADAS (智能駕駛輔助系統)，需要在本地就把整個決策及設計完成。有很多在需要大數據量計算但是實時性比較高，不需要繞一圈到云中心來計算的場景。例如智能駕駛，智能工廠，與安防結合交通管理等等。相對于終端AI芯片很多消費級的場景，邊緣AI芯片更多的是工業領域的應用。邊緣AI基本上將應用局限在某個范圍內，可以是一輛汽車、一列火車、一個工廠、一個商店。在這個范圍內，有一些實時的AI決策及處理需求需要被滿足。相應的我們會把AI賦能稱之為，自動駕駛、智能制造、智慧零售等等。其核心目的主要強調在數據來源側來解決問題。這就是邊緣AI芯片存在的需求。

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