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[導(dǎo)讀]在下述的內(nèi)容中,小編將會(huì)對(duì)AI芯片、AI芯片分類的相關(guān)消息予以報(bào)道,如果AI是您想要了解的焦點(diǎn)之一,不妨和小編共同閱讀這篇文章哦。

在下述的內(nèi)容中,小編將會(huì)對(duì)AIAI、AI芯片分類的相關(guān)消息予以報(bào)道,如果AI是您想要了解的焦點(diǎn)之一,不妨和小編共同閱讀這篇文章哦。

在PC時(shí)代,英特爾憑借CPU建立起千億美元的市場(chǎng),成為摩爾定律最大的受益者;在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和云計(jì)算時(shí)代,半導(dǎo)體知識(shí)產(chǎn)權(quán)提供商ARM和英偉達(dá)崛起,成為行業(yè)算力的新興供應(yīng)商,建立起芯片生態(tài);在人工智能時(shí)代,從亞馬遜、谷歌,到地平線、寒武紀(jì),全球大大小小的公司投入到AI造芯運(yùn)動(dòng)中,AI芯片正式進(jìn)入戰(zhàn)國(guó)時(shí)代。

AI芯片也被稱為AI加速器或計(jì)算卡,即專門用于處理人工智能應(yīng)用中的大量計(jì)算任務(wù)的模塊(其他非計(jì)算任務(wù)仍由CPU負(fù)責(zé))。當(dāng)前,AI芯片主要分為 GPU 、FPGA 、ASIC。

AI的許多數(shù)據(jù)處理涉及矩陣乘法和加法。大量并行工作的GPU提供了一種廉價(jià)的方法,但缺點(diǎn)是更高的功率。具有內(nèi)置DSP模塊和本地存儲(chǔ)器的FPGA更節(jié)能,但它們通常更昂貴。

AI芯片該使用什么方法原理去實(shí)現(xiàn),仍然眾說紛紜,這是新技術(shù)的特點(diǎn),探索階段百花齊放,這也與深度學(xué)習(xí)等算法模型的研發(fā)并未成熟有關(guān),即AI的基礎(chǔ)理論方面仍然存在很大空白。這是指導(dǎo)芯片如何設(shè)計(jì)的基本前提。因此,集中在如何更好的適應(yīng)已有的數(shù)據(jù)流式處理模式進(jìn)行的芯片優(yōu)化設(shè)計(jì)。

技術(shù)手段方面AI市場(chǎng)的第一顆芯片包括現(xiàn)成的CPU,GPU,F(xiàn)PGA和DSP的各種組合。雖然新設(shè)計(jì)正在由諸如英特爾、谷歌、英偉達(dá)、高通,以及IBM等公司開發(fā),但還不清楚哪家的方法會(huì)勝出。似乎至少需要一個(gè)CPU來控制這些系統(tǒng),但是當(dāng)流數(shù)據(jù)并行化時(shí),就會(huì)需要各種類型的協(xié)處理器。

市場(chǎng)上很多AI芯片,令人眼花繚亂。根據(jù)其應(yīng)用范圍,大體上可以分為幾類:

終端AI芯片:

終端AI芯片要求功耗低,算力需求也相對(duì)較低,主要是AI推理的應(yīng)用。終端AI芯片以各種帶AI模塊的MCU來呈現(xiàn),專注于某一類應(yīng)用,例如,智能音箱里面的AI芯片,可以用于語音識(shí)別。智能門鎖的AI芯片,可以人臉識(shí)別等等。

云端AI芯片:

云端AI芯片則是數(shù)據(jù)中心, 用于云端AI加速,不但可以推理也可以做訓(xùn)練。例如NVIDA的GPU卡,谷歌的TPU等等。云端AI芯片性能比較強(qiáng),面積也非常大,例如A100據(jù)說在7nm下有826mm2,性能也比較強(qiáng)悍!

除此之外,還有邊緣AI芯片。

那么邊緣AI芯片是做什么來用的。提到邊緣計(jì)算,有一個(gè)非常有名的“章魚論”。章魚這種生物比較奇怪,章魚有8條腿,但是章魚的某些決策不是都要放到大腦中來計(jì)算,而是在腿中就進(jìn)行計(jì)算。這個(gè)章魚腿相比于章魚大腦(云端),就是邊緣端!這個(gè)比喻非常有趣,以至于經(jīng)常被邊緣計(jì)算的場(chǎng)景來引用。例如,自動(dòng)駕駛或者ADAS (智能駕駛輔助系統(tǒng)),需要在本地就把整個(gè)決策及設(shè)計(jì)完成。有很多在需要大數(shù)據(jù)量計(jì)算但是實(shí)時(shí)性比較高,不需要繞一圈到云中心來計(jì)算的場(chǎng)景。例如智能駕駛,智能工廠,與安防結(jié)合交通管理等等。相對(duì)于終端AI芯片很多消費(fèi)級(jí)的場(chǎng)景,邊緣AI芯片更多的是工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用。邊緣AI基本上將應(yīng)用局限在某個(gè)范圍內(nèi),可以是一輛汽車、一列火車、一個(gè)工廠、一個(gè)商店。在這個(gè)范圍內(nèi),有一些實(shí)時(shí)的AI決策及處理需求需要被滿足。相應(yīng)的我們會(huì)把AI賦能稱之為,自動(dòng)駕駛、智能制造、智慧零售等等。其核心目的主要強(qiáng)調(diào)在數(shù)據(jù)來源側(cè)來解決問題。這就是邊緣AI芯片AI存在的需求。

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