导读：本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关人工智能ai芯片是什么的相关内容，希望对大家有所帮助，一起来看看吧。
人工智能处理器是什么意思
人工智能处理器即AI芯片，它最大的优势就在于人工智能方面， 在引入人工智能的深度学习能力后，可实现系统内部资源智能分配以及用户行为预测。进而实现从UI、应用启动、系统响应、图像识别等方面，进行全面升级，带来持久流畅的体验。
人工智能和人工智能芯片是什么，为什么这么火？
最近只要能和人工智能芯片研发技术相关的突破都会令人异常兴奋。任何企业只要打上了人工智能芯片研发成功的标签都会成为万众瞩目的焦点。
人工智能可以说是目前最火爆的行业之一，人工智能英文为Artificial Intelligence，英文缩写为AI。它是对人类意识和思维方式的模拟甚至可以超越。是将人类思维方式应用到现实产品系统领域而形成的实用性业务。如今已经不止停留在理论与幻想上，随着大数据和云计算的发展，新型产业科技即将和人工智结合形成一股新的产业风暴。
看看这几年智能手机的发展，再试想以后智能机器人的应用，脑海中随时可以呈现出科幻大片中未来的景象。智能机器人、图像识别，语音识别，智能传感，无人驾驶等等只要你能想象的智能产业几乎都可以关联到人工智能技术上。所以人工智能将是未来技术发展的趋势，也是一门新的科学技术。
当然人工智能的未来不是一蹴而就，也需要脚踏实地的发展，它也需要相关产业应用发展和带动，比如在应用里面用于专门处理人工智能中的大量计算任务的模块也就是AI芯片，它是人工智能的基础细胞。AI芯片的发展是人工智能产业链发展的基石，AI芯片起步早意味着在人工智能市场中起点就就比别人高。更能推进整个行业的发展。
根据联合国贸易统计数据显示，中国在2017年进口了2600美元的集成电路芯片，这个进口金额已经超过了长期雄霸中国进口榜首的原油进口，严重影响中国的经济安全和贸易平衡。这只是传统芯片的市场，未来如果进入人工智能时代，AI芯片需求会不会成井喷，答案可想而知。
AI芯片也被称为人工智能加速器或计算卡，是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传统芯片CPU负责），主要分为 GPU 、FPGA 、ASIC 。比如苹果公司研发的A11神经仿生芯片，其中就内置了神经网络引擎，其实就是AI芯片，来实现AI计算在终端中运行。
AI芯片相比较传统芯片因为计算架构不同，数据处理速度更快，能效更高，功耗更低。其次AI芯片的强大计算使得大数据计算在终端中就能运行。比如对传感图片的识别，传统芯片可能需要几分钟，那么现在用AI芯片几秒钟处理就可以。再比如自动驾驶需要识别大量的图像数据，需要在最短的时间内计算出结果并作出相应的判断，那么时延将是一个绕不开的致命瓶颈，这时传统芯片就无能为力，必须依靠AI芯片。
针对如此重要的领域，如此庞大的市场，国外传统芯片厂家高通、英特尔已占据先发优势，我们国内也有知名企业取得了阶段性的成果，在一些算法和参数方面也有实质性的进展，当然我们国家也在人工智能产业方面投入巨大力量，相信用不了多久我们也可以看到我们国家在人工智能产业及芯片上世界领先。
ai芯片是未来人工智能的核心吗？
是，但不只有芯片。人工智能的核心是硬件+算法（软件），ai芯片（如专门为人工智能设计的GPU处理器）属于硬件设备，也需要不同领域的算法才能发挥算力。所以ai芯片是人工智能的核心组成之一。
手机ai芯片什么意思
手机AI是指人工智能，将范围缩小在硬件层面，是指模拟人类大脑结构的人工神经网络。就是模拟人的神经结构和功能的数学模型或计算模型，通过大量的人工神经元联结进行计算。不同于传统逻辑推理，基于大量数据统计的人工神经网络具有一定的判断力，在语音识别和图像识别上特别有优势。手机AI的功能主要功能如下：1、人脸解锁。通过高效的人脸识别算法，手机可以实现毫秒级人脸解锁。2、实人支付认证。可以通过扫描人的脸部，分析是否是本人，从而实现金融级的人脸支付认证。3、拍照美颜功能。在拍照时，AI可以智能分析出用户的年龄、肤色、体型等特征，通过人脸检测、关键点检测、场景识别等AI算法对画质进行精准提升，自动美颜，从而使照片内的人物更漂亮。4、3D画面效果。主要用于AR游戏虚拟、3D电影等应用，为手机用户提供更加逼真的画面效果。5、智能助手。智能助手包含的功能大都与我们的生活息息相关。
云、端AI芯片是什么
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云AI芯片自身的性能比较强，并且能够同时支持大量运算共同运行，除此之外还能够支持图片、语音等多种不同的应用，在AI芯片中，基于云AI芯片的技术能够让各种智能设备和云端服务器进行快速的连接，并且连接中能够保持最大的稳定，这个作用也是很大的。
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举个例子，比如现在我们在互联网上所使用到的在线语音翻译功能，除了基于AI人工智能技术之外，还得益于云AI芯片的运用，这样能够保证设备及时获取云端信息，AI人工智能技术在2018年发展势头很猛，虽然我们只会经常看到AI人工智能这个词语，但是背后还有很多芯片在进行辅助运行支持的。
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相比AI芯片来说，端AI芯片是需要嵌入进设备内部的，当在设备内部中嵌入了端AI芯片之后，能够让设备的AI能力进一步提升。根据相关实验，当设备内部嵌入端AI芯片之后，能够让设备在没有联网的情况之下也能够使用相应的AI能力，这样AI的覆盖面变得更为全面。
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端AI芯片的特点就是体积比较小，并且耗能也比较低，并且所需要提供的性能支持能力也不用太强大，保持较少数量的AI能力之下实现性能的最大化。根据相关统计数据表示，现在部分手机、摄像头中都已经嵌入了端AI芯片来进行试验，收效还不错，此外一些智能家居设备中的芯片进行了更改尝试，在慢慢向全面AI化进行推广测试。
ai芯片是什么
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。
原理
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。
AI芯片该使用什么方法原理去实现，仍然众说纷纭，这是新技术的特 点，探索阶段百花齐放，这也与深度学习等算法模型的研发并未成熟有关，即AI的基础理论方面仍然存在很大空白。这是指导芯片如何设计的基本前提。因此，集中在如何更好的适应已有的数据流式处理模式进行的芯片优化设计。
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，但还不清楚哪家的方法会胜出。似乎至少需要一个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。
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