CPU解密中国能否通过AICPU实现“弯道超车”

AI晶片无论如何是什么晶片？目前哪家子公司要用的最好？为什么每家科技领域佼佼者都在争先恐后的研究它？我国在AI晶片能否和国外佼佼者一战？

对于AI晶片可以理解为面向 AI技术的蓬勃发展的晶片组晶片，它属于AI和晶片组晶片两大应用的结合。当前随着人工笔记本电脑的蓬勃蓬勃发展，AI晶片之前视为了最炙手可热的投资应用，除了Intel、Nvidia、ARM这些老牌的晶片的产品外，Google、Facebook、微软这样的互联网子公司也进军AI晶片零售商。

当前，AI晶片主要分为 GPU 、FPGA 、ASIC。目前主要有两种内部设计思维：依靠已有的GPU、FPGA、DSP、多核晶片组等晶片付诸；内部设计备有的ASIC晶片付诸。

GPU是图形晶片组，它的核数差不多CPU，由多核组成的大规模立体化测算指令集备有于同时妥善处理多重战斗任务。浅层信息处理的训练过程中测算量极大，而且数据和GPU是高度立体化的，GPU符合进行海量数据立体化GPU的并能并且为Fortranx-GPU配备了大量测算资源，与浅层努力学习的需求便是，因此最先被扩展运行浅层努力学习算法，视为高精度测算应用的一线晶片之一。Intel虽然也有GPU，但主要为集成显卡使用。Nvidia一直在法理显卡应用较强绝对军事优势，因此Nvidia的GPU是目前技术的蓬勃发展最广的标准化AI芯片测算的平台，在人工笔记本电脑应用无疑已囊括足够的军事优势。

ASIC是一种为备有目的而个性化内部设计的晶片，在大规模量产的情况下相比于FPGA精度越来越强、体积越来越小、CPU越来越极低、效益越来越极低、可靠性越来越淳等优点。近几年来越来越多的子公司开始采用ASIC晶片进行浅层努力学习算法加速，其中最为突出的是 Google为机器努力学习个性化的备有晶片组晶片TPU（Tensor Processor Unit），它支持256×256个算子行列式单元、非线性神经元测算单元等模块，专为Google的浅层努力学习基础TensorFlow而内部设计。

FPGA回事也是一种个性化晶片，在敏捷度方面，它介于CPU、GPU等标准化晶片组和备有电子元件ASIC之间，它不像备有电子元件ASIC那样由晶片的产品固化程序语言，而是在芯片相同的前提下，允许内部设计者敏捷使用软件进行程序语言，因此它的但游戏比ASIC短，不过相对于装配出货ASIC，单个FPGA的效益但会越来越高。在精度方面，FPGA与 GPU相比，符合越来越强的测算并能和越来越极低的CPU。以FPGA建议为代表的的产品主要有Intel和Xilinx。

另外DSP晶片主要用于妥善处理视觉系统如图像、视频等方面的战斗任务，在自动驾驶、安防监听、无人机和移动接入等应用最为常见。众核晶片组采用将多个妥善处理核心定位在一起的晶片组指令集，主要面向高精度测算应用，作为CPU的协晶片组存在，比如IBM CELL、Kalray MPPA和Intel Xeon Phi都是典型的众核晶片组。

致芯解密研究者显出，AI笔记本电脑晶片愿景的蓬勃发展势不可挡，目前AI笔记本电脑晶片依然始终保持初期阶段，愿景在指令集和内部设计理念上依然有前所未有的超越自由空间，这也提供给了我国“弯道超车”的机但会，国内的科技领域佼佼者雅虎、百度、百度和华为都参与于是就，在全力以赴蓬勃发展自己AI笔记本电脑晶片以超越“重围”，让我们一起拭目以待。

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