江南体育3、通信芯片：如广域网通信，基站芯片、导航芯片、光通信芯片和交换机芯片；
4、存储芯片：存储芯片作为半导体行业的基础江南体育，被视为半导体行业的风向标，如以 Flash 和 SSD 控制器 Fabless 为主，以及 DRAM 缓冲芯片，不包括 IDM 类存储芯片；
如果说算法是人的大脑，那么算力（芯片）相当于人的心脏，数据则是外界环境。
AI的三大关键基础要素是算法、算力和数据，随着AI研究和运用的不断发展，AI对于算力的要求快速提升。现有的通用芯片其内部存在大量通用型逻辑，但AI算法却用不上这些逻辑，自然也就无法达到最优的性价比。因此，必须研发具有加速AI计算的AI芯片。
除了以GPU、FPGA、ASIC为代表的AI加速芯片（基于传统芯片架构，对某种特定算法或者场景进行AI计算加速），还有比较前沿的AI芯片（如类脑芯片、可重构通用AI芯片等，但距离大规模商用还有较长距离）。
性能强大，能够同时支持大量计算，并且能够灵活支持AI应用，让各种智能设备和运算服务器建立快速连接江南体育，并且保持最大的稳定。
可负责范围内的数据计算和存储工作。同时可负责将数据汇总到计算层江南体育，由云计算层完成分析挖掘、数据共享工作，下发结果或模型至边缘和终端。
体积小、耗电少，需要嵌入设备内部，通常只需要支持一两种AI能力，并且让设备在没有互联网的情况下也能使用相应的AI能力。
训练芯片注重绝对的计算能力。而推理芯片更注重综合指标，单位能耗算力、时延、成本等都要考虑。推理芯片相对来说对性能的要求不高，能完成任务即可，但因为推理的结果直接提供给终端客户，所以更关注用户体验方面的优化。
在计算方面具有高效的并行性，因具有海量图像数据并行运算能力被最先引入深度学习。功耗比较低。
为实现特定要求而全面定制的芯片。优点很明显，在功耗、可靠性、体积方面都具有优势。但最大的缺点也很致命，一旦定制无法再次进行写操作。
当前阶段，GPU配合CPU将是人工智能芯片的主流，而后随着人工智能算法在FPGA上的不断优化，之后会固化到ASIC上以降低成本。
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