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现在有哪些人工智能芯片详细讲解

  传统的架构:基于冯。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。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。

  传统的架构:基于冯。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。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储器是分开布局的,所以CPU(中央处理器)和内存条没有集成在一起,只是在CPU中设置了容量极小的高速缓存。而类人脑架构,是模仿人脑神经系统模型的结构,人脑中的神经元既是控制系统,同时又是存储系统。

  因此CPU、内存条、总线、南北桥等等,最终都必将集成在一起,形成类人脑的巨大芯片组,至于发热问题,内存条微型化问题,人类最终会找到解决方法。

  1、通用芯片(GPU)。GPU是单指令、多数据处理,采用数量众多的计算单元和超长的流水线,主要处理图像领域的运算加速。GPU是不能单独使用的,它只是处理大数据计算时的能手,必须由CPU进行调用,下达指令才能工作。

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

  2、半定制化芯片(FPGA)。FPGA适用于多指令,单数据流的分析,与GPU相反,因此常用于预测阶段,如云端。FPGA是用硬件实现软件算法,因此在实现复杂算法方面有一定的难度,缺点是价格比较高。

  3、全定制化芯片(ASIC)。ASIC是为实现特定场景应用要求时,而定制的专用AI芯片。除了不能扩展以外,在功耗、可靠性、体积方面都有优势,尤其在高性能、低功耗的移动设备端。

  4、类脑芯片,类脑芯片架构是一款模拟人脑的神经网络模型的新型芯片编程架构,这一系统可以模拟人脑功能进行感知方式、行为方式和思维方式。

  有人说,ASIC是人工智能芯片的一个主要发展方向,但真正的人工智能芯片未来发展的方向是类脑芯片。类脑芯片研究是非常艰难的,IBM、高通英特尔等公司的芯片策略都是用硬件来模仿人脑的神经突触。GPU未来的应用方向是高级复杂算法和通用性人工智能平台,买来就能使用。

  FPGA更适用于各种具体的行业,人工智能会应用到各个具体领域。ASIC芯片是全定制芯片。因为算法复杂度越强,越需要一套专用的芯片架构与其进行对应。定制就是当客户处在某一特殊场景时,可以为其独立设计一套专业智能算法软件。而ASIC基于人工智能算法进行独立定制,其发展前景看好。类脑芯片是人工智能最终的发展模式,但是离产业化还很遥远。

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