必一运动广义上，AI芯片是用于运行AI算法的专用处理器，与传统芯片（如CPU）的区别在于
某种程度上，GPU和FPGA也可以视为AI芯片，不过ASIC类的特点鲜明，因此最具有代表性。
比特币的共识算法是SHA256算法，基于哈希运算，所以不存在反向计算公式，只能靠矿机去穷举海量的可能值。对于每个区块，最先尝试到正确值的矿工，将获得挖矿奖励。对于矿工来说，计算速度越快，获得奖励的期望就会越高。
在CPU作为主流挖矿方式的时期，一位论坛ID为Laszlo的程序员，发现GPU的挖矿效率远远高于CPU。于是他仅用一块9800显卡，就挖出了超过8万个比特币。
（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。
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B体育，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！
现在所说的AI芯片，可以分两类，一类是面向训练和推断(Inference)皆可的，这个活GPGPU可以干B体育，CPU也可以干，FPGA（Altera的Stratix系列）也都行，但是Google的TPU2和Bitmain的sophon之类因为专门设计可能在能耗比上有优势。这类产品相对GPGPU，整体类似，保留了相当多的浮点处理单元的同时（或者说建立了很多张量计算单元），抛弃了一些没啥用的图形流水线的玩意，提高了能耗表现。这部分玩家少，但是却更有趣。当然ICLR也有琢磨用定点器件训练的工作，Xilinx家是希望XNOR-net让定点器件都能参与训练。
当前AI芯片设计方案繁多，包括但不限于GPU/FPGA/ASIC/DSP等。目前市场上的对于AI芯片并无明确统一的定义，广义上所有面向人工智能（Artificial Intelligence，AI），包括Training(训练)和Inference(推理)应用的芯片都可以被称为AI芯片。
当前AI运算指以“深度学习” 为代表的神经网络算法，需要系统能够高效处理大量非结构化数据（文本、视频、图 像、语音等）。这需要硬件具有高效的线性代
其实没有传统芯片的说法，按不同的方式芯片可以有不同的分类方法，我想题主说的传统芯片是指CPU、GPU这些。CPU、GPU与AI芯片他们的共同点是都可以进行AI的运算，不同点是
CPU（central processing unit）是通用处理器，可以处理一切事物，就像一把瑞士军刀，哪方面都能做但都不是专业高效的。
GPU（Graphics Processing Unit）是专门用来处理图形图像相关的处理器，与CPU相比GPU处理的数据类型单一，因为运算与AI相似以及容易组成大的集群，所以进行AI运算时在性能、功耗等很多方面远远优于CPU，经常被拿来处理AI运算。
DSP（digital signal processor），是专门用来处理数字信号的，DSP与GPU情况相似，也会被拿来做AI运算，比如高通的手机SoC。
AI芯片是专门用来处理AI相关运算的芯片，这与CPU、GPU、DSP的“兼职”做AI运算不同，即便是最高效的GPU与AI芯片相比也是有差距的，AI芯片在时延、性能、功耗、能
AI芯片与传统CPU芯片的区别还是比较多的，其中非常关键的一点就是AI芯片更加强调「软硬结合」。
前一段给一期视频创作了脚本(视频地址：从拼算力到拼效率，为什么说征程 5 是智能汽车最强大脑？)，原脚本内容实际上比视频丰富很多，其中的部分内容恰好可以回答这个问题，在此分享出来：
童年史蒂夫·乔布斯在参观农场时，看到小牛犊在出生几分钟后就能挣扎开始走路，这让他大为震憾：「这不是通过学习获得的技能，而是与生俱来的」、「就像是设计好的，身体与大脑在出生后立刻协同作用」[1]。
几十年后，在 2007年第一代iPhone发布会上，乔布斯以图灵奖得主、图形用户界面发明人艾伦·凯(Alan Kay)的一句话强调了「软硬结合」思想的重要性：「真正认真对待软件的人应该做自己的硬件」。
上结论先，AI芯片和传统芯片(CPU)最大区别在于，CPU是为通用功能设计的架构而AI芯片则是为专用功能优化的架构。
第一个问题，假设你做手机，使用AI芯片，就某些特定的功能来说，肯定强于传统芯片（也就是只部署CPU）。因为AI芯片就是为了优化特定的算法设计的芯片。目前手机搭载的AI芯片主要实现以下功能：图片识别、实时翻译、文字识别。他们背后都需要深度学习的参与，而AI芯片为深度学习提供了算力支持。在需求越来越多的今天，我们需要更强的芯片来更快更好的完成工作，而CPU已不足以支持这些独特的需求。
如果从技术角度分析传统芯片(CPU)和AI芯片，可能还要从CPU的架构开始说起。
CPU内部由成千上万个处理核心组成。根据不同的运算，处理核心又分为逻辑运算、算术运算和寻址运算。单个处理核心的功能很简单，关于代码是如何翻译成操作运算，以及指令如何存储，哪些指令需要存储，统统不负责。而指令调度、指令寄存、指令翻译、编码、运算核心和缓存加起来就大约是一块CPU了。
因为（xx）两个不同架构项目的关系，不断有朋友问我，怎么看AI芯片和通用计算芯片在架构上的差异和优缺点？其实这个话题有点“旧”了，这几年中，既有学术界专家的比较正式的文章回答，也有业界大佬在会议上总结了一些观点，感兴趣的稍微搜一下就可以找到。但其实这个问题却又非常难回答，一个主要的原因，AI芯片架构众多，有几条不同的路线，再加上不同的应用场景：训练（normal/HPC），推理（Datacenter/Edge/Mobile/Tiny），自动驾驶是Mobile+Edge的组合，L2/L2.5以Mobile为主。我们不能以其中一个架构代表所有的AI芯片架构，但让我们了解了所有的AI芯片再来回答这个问题，就会发现太发散了，不好总结。
我尝试从几个最主要的特征出发，基于当前的一代架构为基础，将这些架构分成几类，纯粹个人见解：
进入公司AI产业快有3个年头，AI芯片和传统芯片，甚至AI芯片和GPU，还有AI芯片的发展历史，面向未来场景的挑战都有很多话题，下面我们一起来聊聊AI芯片和传统芯片的区别哈。
芯片是半导体元件产品的统称，而集成电路，缩写是IC，就是将电路小型化，通过电子学和光学，将电路制造在半导体晶圆上面。
我们会分为4个小点进行介绍AI芯片前言解读。首先是AI芯片从CPU、GPU、到XPU的发展情况总体介绍，接着是AI芯片都有哪些系统架构，基于不同的系统架构，又引申出不同的AI芯片。第三部分来整体看看，AI芯片的产业链情况，了解AI芯片从设计到应用的一个分部。最后自然是了解AI芯片未来的发展趋势，展望未来。
首先我们说下到底什么是AI芯片，广义上讲，只要能够运行人工智能算法的芯片都叫作AI芯片。但是通常意义上的AI芯片，指的是针对AI算法做了特殊加速设计的芯片，当前阶段的AI算法一般以深度学习算法为主，也可以包括其它机器学习算法。
相信你一定还记得击败了李世石和柯洁的谷歌“阿尔法狗”（Alpha Go），那你知道驱动Alpha Go的是什么吗？
如果你觉得Alpha Go和人相似，只不过是把人脑换成了芯片，那么你就大错特错了。击败李世石的Alpha Go装有48个谷歌的AI芯片，而这48个芯片不是安装在Alpha Go身体里，而是在云端。所以，真正驱动Alpha Go的装置，看上去是这样的...
因此李世石和柯洁不是输给了“机器人”，而是输给了装有AI芯片的云工作站。
然而近几年，AI技术的应用场景开始向移动设备转移，比如汽车上的自动驾驶、手机上的人脸识别等。产业的需求促成了技术的进步，而AI芯片作为产业的根基，必须达到更强的性能、更高的效率、更小的体积，才能完成AI技术从云端到终端的转移。
目前，AI芯片的研发方向主要分两种：一是基于传统冯·诺依曼架构的FPGA（现场可编程门阵列）和ASIC（专用集成电路）芯片，二是模仿人脑神经元结构设计的类脑芯片。其中FPGA和ASIC芯片不管是研发还是应用，都已经形成一定规
此刻，你应该是在电脑或手机上看这篇文章。不管怎样，这些机器都属于现代计算机，它们都有中央处理器（CPU）和其他为特定功能服务的专用芯片，例如显卡、声卡、网卡、传感器融合等。处理特定任务时，专用处理器往往比通用CPU更快更高效。
计算机发展早期，CPU都会和专用处理器配合使用。1970年代的8位和16位CPU需要依赖软件来模拟浮点指令，因此执行浮点运算非常慢。而由于计算机辅助设计（CAD）和工程模拟等应用对浮点运算的速度要求较高，于是人们开始用数学协处理器（math coprocessor）辅助CPU，让数学协处理器分担所有浮点运算任务，它的浮点运算速度和效率都比CPU更高。这就是专用处理器的一个例子。
关注AI和半导体行业的朋友近来可能听说过“机器学习（ML）专用处理器”（即AI加速器）。最常见的AI加速器莫过于NVIDIA GPU，此外还有Intel的Habana Gaudi处理器、Graphcore的Bow IPU、Googl
CPU我们都很熟悉了，中央处理器，可以处理一切事物，负责大多数处理活动的计算单元。CPU根据来自硬件和软件的特定计算机指令工作，以提供所需的结果（输出）。它被宽泛的称为计算机的“大脑”，因为它执行复杂的数学计算以有效地处理不同的任务。
GPU（Graphics processing unit，图形处理器），又称显示核心、视觉处理器、显示芯片，是一种专门在个人电脑、工作站等上做图像和图像相关运算工作的微处理器。
GPU的工作原理是通过多个处理单元并行处理图形、图像和计算任务来提高处理速度和效率。这些处理单元分布在不同的计算核心和计算单元重，可以同时处理多个任务。与CPU相比，GPU具有更多的处理器和更快的内存。这使得GPU能够更快地执行大量数据密集型任务，例如图像处理、科学计算和深度学习。
通常意义上的AI芯片，指的是针对AI算法做了特殊加速设计的芯片，当前阶段的AI算法
是根据程序对数据进行处理，早期大概是因为计算器普及，所以发展方向是逻辑运算。
后期发现这东西应该可以看电影做娱乐，开始发展单指令多数据，大概是叫MMX指令集？这个后期大概是从1990年开始到现在。
同时发现显示器的单数据多指令是比较固定的，最好是拿出来单独做个硬件，这样可以让CPU的设计更简单，提高显示性能，这个东西叫显卡。
之后硬件分类结构基本成型，发展了多核大战和64位技术，低压节能技术，超线程等等。一直在优化，获得更高性能B体育。
最近几年，在对逻辑研究透彻的基础上，开始设计GPU进行计算。擅长处理特定数据，逻辑比较简单的数据，只需要运算不需要复杂调度。
AI芯片，是因为发现了一类数据，运算量很大，调度也很多。写到这儿觉得，其实一个CPU加一个显卡就等价于一个AI芯片。
总结一下，有部分专业人士对未来数据处理器的发展预测是AI方向，所以应当作为CPU设计方向，国内在做，国外也在做，做的好不好是一种
人工智能研究已经有六十多年的时间。从最简单的文字对话，到电脑程序战胜人类国际象棋大师。人工智能在竖立了一个里程碑之后似乎就进入了平台期，再无标志性的成绩出现。然而最近几年，计算机的智能水平突然得到了明显提升：识别图片和语音正确率超过人类，自动驾驶汽车开始上路，参加智力问答竞赛获得冠军，甚至曾经被认为无法战胜人类的围棋领域，人工智能现在已成绩斐然。
到今天，这些成绩的背后，都离不开AI算法和运算能力的突飞猛进。AI算法和芯片的算力，始终互相成就。一方面，GPU的不断升级，带动了AI计算突破算力瓶颈，实现了大规模应用；反过来AI大规模应用，产生的庞大数据、更复杂的需求，也带动了芯片的创新。
2022年6月，全球最权威的AI计算竞赛之一，也被称为“机器学习的奥林匹克”的ML Perf，MLCommons发布了MLPerf Training v2.0的结果，此次共收录了来自21个不同提交者的250多项性能测试结果，包括Azure、百度、戴尔、富士通、技嘉、谷歌、Graphcore、HPE、
终端AI芯片要求功耗低，算力需求也相对较低，主要是AI推理的应用。终端AI芯片以各种带AI模块的MCU来呈现，专注于某一类应用，例如，智能音箱里面的AI芯片，可以用于语音识别。智能门锁的AI芯片，可以人脸识别等等
云端AI芯片则是数据中心，用于云端AI加速，不但可以推理也可以做训练。例如NVIDIA的GPGPU卡，谷歌的TPU等等。云端AI芯片性能比较强，面积也非常大，例如A100据说在7nm下有826mm2，性能也比较强悍！
章鱼这种生物比较奇怪，章鱼有8条腿，但是章鱼的某些决策不是都要放到大脑中来计算，而是在腿中就进行计算。
官方微信
官方微博
