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現在有哪些人工智能芯片詳細講解

  傳統的架構:基于馮。諾依曼架構的FPGA(現場可編程門陣列)和ASIC(專用集成電路)芯片。FPGA和ASIC芯片不管是研發還是應用,都已經形成了一定生産、應用規模。

  傳統的架構:基于馮。諾依曼架構的FPGA(現場可編程門陣列)和ASIC(專用集成電路)芯片。FPGA和ASIC芯片不管是研发还是应用,都已经形成了一定生产、应用规模。而类脑芯片虽然还处于研究初期,但未来具备很大潜力,可能在未来成为人工智能行业的主流。 现在的电脑,采用的都是冯·诺依曼架构。它的核心架构就是处理器和存儲器是分開布局的,所以CPU(中央處理器)和內存條沒有集成在一起,只是在CPU中設置了容量極小的高速緩存。而類人腦架構,是模仿人腦神經系統模型的結構,人腦中的神經元既是控制系統,同時又是存儲系統。

  因此CPU、內存條、總線、南北橋等等,最終都必將集成在一起,形成類人腦的巨大芯片組,至于發熱問題,內存條微型化問題,人類最終會找到解決方法。

  1、通用芯片(GPU)。GPU是單指令、多數據處理,采用數量衆多的計算單元和超長的流水線,主要處理圖像領域的運算加速。GPU是不能單獨使用的,它只是處理大數據計算時的能手,必須由CPU進行調用,下達指令才能工作。

  但CPU可单独作用,处理复杂的逻辑运算和不同的数据类型,但当需要处理大數據计算时,则可调用GPU进行并行计算。

  2、半定制化芯片(FPGA)。FPGA適用于多指令,單數據流的分析,與GPU相反,因此常用于預測階段,如雲端。FPGA是用硬件實現軟件算法,因此在實現複雜算法方面有一定的難度,缺點是價格比較高。

  3、全定制化芯片(ASIC)。ASIC是爲實現特定場景應用要求時,而定制的專用AI芯片。除了不能擴展以外,在功耗、可靠性、體積方面都有優勢,尤其在高性能、低功耗的移動設備端。

  4、類腦芯片,類腦芯片架構是一款模擬人腦的神經網絡模型的新型芯片編程架構,這一系統可以模擬人腦功能進行感知方式、行爲方式和思維方式。

  有人說,ASIC是人工智能芯片的一個主要發展方向,但真正的人工智能芯片未來發展的方向是類腦芯片。類腦芯片研究是非常艱難的,IBM、高通英特爾等公司的芯片策略都是用硬件來模仿人腦的神經突觸。GPU未來的應用方向是高級複雜算法和通用性人工智能平台,買來就能使用。

  FPGA更適用于各種具體的行業,人工智能會應用到各個具體領域。ASIC芯片是全定制芯片。因爲算法複雜度越強,越需要一套專用的芯片架構與其進行對應。定制就是當客戶處在某一特殊場景時,可以爲其獨立設計一套專業智能算法軟件。而ASIC基于人工智能算法進行獨立定制,其發展前景看好。類腦芯片是人工智能最終的發展模式,但是離産業化還很遙遠。

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