B-Sports等，优化处理器结构、存储、计算、性能能耗等方面，提高了人工智能应用的精度和效率。
非常通用的人工智能芯片是中央处理器(CPU)，它与普通芯片有许多共同的特点，如广泛支持的通用指令集、更高的时钟频率、较大的片内缓存和多核处理等。尽管在人工智能领域中CPU由于频率瓶颈有限被视为传统，但它仍在很多小经济型的人工智能应用中广泛使用。
GPU 是显卡，由于其内部包含数十个计算单元B体育，因此处理更适合于并行操作的任务，例如图像处理和模型训练。GPU的内存访问速度比CPU更快，因此最适合卷积计算中密集的矩阵操作，现已成为人工智能计算的重要组成部分。
谷歌推出了一个专注于人工智能机器学习的处理器——TPU(TensorProcessing Unit)。运用谷歌的软硬件合作，该处理器可进行内部互连、内部通信,量化、乘加、激活、指针处理、数据/内存访问等等。与通用 CPU 和 GPU 不同，它是专门为加速机器学习算法而设计的。
FPGA作为一种集成电路，与其它芯片的设计不同B体育，其处理结构是在硬件上动态地重调的。它将片上可编程逻辑结合在一起，使设备能够非常容易适应新型任务和算法，比一般的CPU更有计算实力。
ASIC(应用专用集成电路)是专门为专用领域开发的人工智能芯片，其性能大大优于其他芯片，因为ASIC只设计和制造特定的功能集，这导致它具有高效、高性能、低功耗的特点，采用ASIC芯片设计方案的时候，可以根据应用的需求来相对耗费媒介资料和时间。
不同的芯片，其性能和速度略有不同，由于人工智能所需要的计算极其复杂，芯片的速度和性能是非常关键的因素。GPU通常依靠大规模的并行化运算来提供高速处理。ASIC在执行特定的任务时速度更快，性能高，但不利于一般性的任务。
人工智能芯片的可编程性对于开发人员非常重要。与ASIC芯片不同，FPGA在处理流程或固定算法时具有很高的灵活性，使得设计人员能够重新编程，以应用于不同的应用。
芯片耗能是衡量其性能的一个关键因素。由于人工智能算法需要执行大量计算任务，因此应确保芯片能够确保高效的能源使用，这也是人工智能芯片制造商在开发新型芯片时的注意点。
随着人工智能发展的迅速B体育，对于人工智能芯片的需求也越来越高。因此，人工智能芯片设计应具有可扩展性，以满足以后的需求和应用。
不同类型的芯片被设计用于不同的应用，例如：GPU通常被应用于计算机视觉和图像识别领域，TPU被广泛应用于语音识别和自然语言处理等领域，FPGA被广泛应用用于加密和脑机接口领域。
人工智能芯片作为人工智能技术的重要组成部分，因其高效的计算能力和低能耗而备受追捧。各种类型的芯片都各自具有着特定的性能和适用范围，从CPU、GPU、TPU、FPGA到ASIC，它们都在人工智能应用中发挥了重要作用。未来，人工智能芯片制造方向将会趋向于性能更优秀、能效更高、适应性更好、可靠性更强、应用更广泛的方向发展。同时，由于人工智能应用涉及的场景和领域越来越多，人工智能芯片的可编程性和可扩展性将成为重要发展方向。除了增加处理器的计算能力外，特别关注其能耗的设计和提高人工智能芯片的数据处理能力，在未来一段时间里仍将是人工智能芯片设计的主要方向，以便于满足天气预报、智能家居无人驾驶等多种日益增长的人工智能需求。
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` 本帖最后由 cdhqyj 于 2020-10-23 11:09 编辑
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