以人工智能（AI）為代表的新技術(shù)革命已經(jīng)來臨，集成電路作為人工智能的重要支撐，工藝技術(shù)正逐步趨近于物理極限，傳統(tǒng)馮諾依曼架構(gòu)帶來的芯片成本不斷提高。因此，芯片業(yè)巨頭和研究機(jī)構(gòu)一直在探索人工智能芯片的解決路徑。當(dāng)前，人工智能芯片的技術(shù)路徑主要分為三類：01j9游會真人游戲第一品牌

　　以英偉達(dá)公司為代表，圍繞GPU布局人工智能芯片。GPU芯片對處理復(fù)雜運(yùn)算擁有天然的優(yōu)勢，對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和分類都可以提供顯著的加速效果。當(dāng)前，英偉達(dá)以其大規(guī)模的并行GPU和專用GPU編程架構(gòu)CUDA主導(dǎo)著當(dāng)前的深度學(xué)習(xí)市場。且Facebook、Twitter和微軟等IT巨頭，都在使用 GPU作為其深度學(xué)習(xí)載體，讓服務(wù)器學(xué)習(xí)海量的照片、視頻、聲音文檔，以及社交媒體上的信息，來改善搜索和自動化照片標(biāo)記等各種各樣的軟件功能。02

　　以谷歌公司為代表，通過專用處理器布局人工智能芯片。2017年5月，谷歌在人工智能領(lǐng)域公布了專用集成電路解決方案——Cloud TPU。目前來看，其短板是不可更改任務(wù)。但與其他幾種方案對比，具有功耗更低、可靠性提高等優(yōu)勢。03

　　以英特爾為代表的，圍繞CPU布局人工智能芯片。2015年12月，英特爾完成了167億美元收購Altera的交易，這成為英特爾歷史上最大金額的收購案。Altera公司是一家可編程芯片（FPGA）廠商。該技術(shù)可同時進(jìn)行數(shù)據(jù)并行和任務(wù)并行計算，可有效滿足深度學(xué)習(xí)對計算能力的要求。收購Altera，使得英特爾能夠推出CPU+FPGA的異構(gòu)方案，更好的適應(yīng)人工智能時代的定制化計算。

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