江南体育AI芯片也被称为AI加速器或计算卡，即专门用于处理人工智能应用中的大量计算任务的模块(其他非计算任务仍由CPU负责)。当前，AI芯片主要分为 GPU 、FPGA 、ASIC。AI的许多数据处理涉及矩阵乘法和加法。大量并行工作的GPU提供了一种廉价的方法，但缺点是更高的功率。具有内置DSP模块和本地存储器的FPGA更节能，但它们通常更昂贵。技术手段方面AI市场的第一颗芯片包括现成的CPU，GPU，FPGA和DSP的各种组合。虽然新设计正在由诸如英特尔、谷歌、英伟达、高通，以及IBM等公司开发至少需要一个CPU来控制这些系统，但是当流数据并行化时，就会需要各种类型的协处理器。。
近两年，随着大家越来越意识到AI芯片对于算力的重要性，AI芯片这一赛道中的玩家也越来越多。人工智能技术的发展将开启一个新的时代——算法即芯片时代。
值得一提的是，尽管此前该领域玩家众多，作品也在不断更新迭代，但到目前为止，完全符合描述和基准测试的AI芯片寥寥无几。而依图科技并非芯片创业公司，两年前在进军投入大、门槛高的芯片行业时，便选择了高端玩家颇多的领域——自研云端 AI SoC，且在产品上正面PK英伟达（Nvidia)，颇有要挑硬骨头下手的意思。这意味着在当下全球人工智能进入第三次爆发期，中国人工智能企业在一定程度上已经与世界巨头处于同一起跑线。传统意义上，大多数对神经网络的训练和推理都是在云端或基于服务器完成的。随着终端处理器性能的不断提升，很多人工智能的推理工作，如模式匹配、建模检测、分类和识别等逐渐从云端转移到终端侧。这主要有三点原因。首先，AI能力的端侧迁移是用户使用场景所需的必然结果。数据由云走向边缘。IDC数据统计，未来几年内边缘侧数据将达到总数据量的50%，这些数据由终端采集和产生，也需要端侧AI芯片就近分析处理。其次，AI能力的端侧迁移亦是提升人工智能用户体验的重要方式。在端侧，人工智能关键优势包括即时响应、隐私保护增强、可靠性提升，此外，还能确保在没有网络连接的情况下用户的人工智能体验得到保障。最后，AI处理能力的端侧迁移是人工智能数据隐私保护的需要。
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