一、什么是芯片？
芯片是由集成电路形成的产品。
集成电路是用半导体材料制成的集合体。
半导体是指用在常温下导电性能介于导体与绝缘体之间的材料制成的器件。
芯片的主要作用是处理计算，还有编解码、存储、通信等。例如：
1、运算芯片：主要包括CPU、GPU、MCU、FPGA和ASIC；
2、车载芯片：如自动驾驶和车载功率芯片；
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，被视为半导体行业的风向标，如以 Flash 和 SSD 控制器 Fabless 为主九游体育，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。
我不太确定把算法比作人脑是否合适。虽然现在我们是通过算法去控制一个系统，但是如果上升到人脑层面，我们是无法观察到人脑中是否有一个核心算法的。也许人脑本就只有算力，没有算法，又或者人脑的算法复杂到我们无法通过观测的方式记录并复制。（一些胡扯，有兴趣可以看看复杂系统相关的书籍）二、为什么我们需要AI芯片？[1]
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算法却用九游体育不上这些逻辑，自然也就无法达到最优的性价比。必须研发具有加速AI计算的AI芯片。
三、什么是AI芯片？
AI芯片通常是指针对AI算法做了特定加速设计的芯片。
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）。
四、常见AI芯片的分类
1、根据服务器在网络中的位置分类
可分为云端、边缘端、终端AI芯片。
1）云端AI芯片
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，并且保持最大的稳定。
2）边缘端AI芯九游体育片
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，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。
3）终端AI芯片
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。
2、根据实践目标分类
1）训练AI芯片，用于构建神经网络等模型。
2）推理AI芯片，利用模型进行推理预测。
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。
3、根据技术架构分类
可分为九游体育 GPU、FPGA、ASIC等。
1）GPU
即图形处理器 Graphics processing unit
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。
2）FPGA
即现场可编程门阵列 Field programmable gate array
属于半定制芯片，最大特点是可编程，硬件可升级、可迭代。
3）ASIC
即专用集成电路 Application specific integrated circuit
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九游体育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。