人工智能芯片的算力

A. 人工智能概念股有哪些 人工智能芯片谁是龙头

人工智能包含硬件智能、软件智能和其他。

硬件智能包括：汉王科技、康力电梯、慈星股份、东方网力、高新兴、紫光股份。

软件智能包括：金自天正、科大讯飞。

其他类包括：中科曙光、京山轻机。

B. 人工智能和人工智能芯片是什么，为什么这么火

简单来说吧，就是大数据的应用，互联网部陌生吧，这就是大数据的应用，人工智能就好似我们的智能机器人一样能和你以前对话，交流。

C. 简述cpu、gpu、fpga和asic四种人工智能芯片的性能

FPGA（Field Programmable Gate Array，现场可编程门阵列）具有足够的计算能力和足够的灵活性。FPGA的计算速度快是源于它本质上是无指令、无需共享内存的体系结构。对于保存状态的需求，FPGA中的寄存器和片上内存（BRAM）是属于各自的控制逻辑的，无需不必要的仲裁和缓存，因此FPGA在运算速度足够快，优于GPU。同时FPGA也是一种半定制的硬件，通过编程可定义其中的单元配置和链接架构进行计算，因此具有较强的灵活性。相对于GPU，FPGA能管理能运算，但是相对开发周期长，复杂算法开发难度大。
ASIC（Application Specific Integrated Circuit特定用途集成电路）根据产品的需求进行特定设计和制造的集成电路，能够在特定功能上进行强化，具有更高的处理速度和更低的能耗。缺点是研发成本高，前期研发投入周期长，且由于是定制化，可复制性一般，因此只有用量足够大时才能够分摊前期投入，降低成本。
CPU：
中央处理器作为计算机系统的运算和控制核心，是信息处理、程序运行的最终执行单元，CPU 是对计算机的所有硬件资源（如存储器、输入输出单元） 进行控制调配、执行通用运算的核心硬件单元。
优点：CPU有大量的缓存和复杂的逻辑控制单元，非常擅长逻辑控制、串行的运算
缺点：不擅长复杂算法运算和处理并行重复的操作。
对于AI芯片来说，算力最弱的是cpu。虽然cpu主频最高，但是单颗也就8核,16核的样子，一个核3.5g,16核也就56g，再考虑指令周期，每秒最多也就30g次乘法。还是定点的。
生产厂商:intel、AMD
现在设计师最需要的就是GPUCPU，呆猫桌面云可以享受高GPUCPU的待遇。
GPU：
图形处理器，又称显示核心、视觉处理器、显示芯片，是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上做图像和图形相关运算工作的微处理器。
优点：提供了多核并行计算的基础结构，且核心数非常多，可以支撑大量数据的并行计算，拥有更高的浮点运算能力。
缺点：管理控制能力（最弱），功耗（最高）。
生产厂商：AMD、NVIDIA

D. 什么是人工智能芯片（NPU）

NPU是网络处理器。嵌入式神经网络处理器采用“数据驱动并行计算”的架构，特别擅长处理视频、图像类的海量多媒体数据。

2016年6月20日，中星微数字多媒体芯片技术国家重点实验室在北京宣布，已研发成功了中国首款嵌入式神经网络处理器（NPU）芯片，成为全球首颗具备深度学习人工智能的嵌入式视频采集压缩编码系统级芯片，并取名“星光智能一号”。

这款基于深度学习的芯片运用在人脸识别上，最高能达到98％的准确率，超过人眼的识别率。

(4)人工智能芯片的算力扩展阅读

人工智能芯片的种类：

1、通用芯片（GPU）。GPU是单指令、多数据处理，采用数量众多的计算单元和超长的流水线，主要处理图像领域的运算加速。GPU是不能单独使用的，它只是处理大数据计算时的能手，必须由CPU进行调用，下达指令才能工作。

2、半定制化芯片（FPGA）。FPGA适用于多指令，单数据流的分析，与GPU相反，因此常用于预测阶段，如云端。FPGA是用硬件实现软件算法，因此在实现复杂算法方面有一定的难度，缺点是价格比较高。

3、全定制化芯片（ASIC）。ASIC是为实现特定场景应用要求时，而定制的专用AI芯片。除了不能扩展以外，在功耗、可靠性、体积方面都有优势，尤其在高性能、低功耗的移动设备端

E. 百度成立AI芯片公司，AI芯片有什么发展前景

AI名字都叫做人工智能，AI芯片的发展只会让这个信息时代发展得越来越快，人们查询信息也将越来越方便，做事也会越来越便捷。

F. 人工智能芯片有哪些参数

炬芯科技主要为无线音频及智能耳穿戴、智能多媒体、智慧计算及物联网这三条产品线提 供芯片和解决方案。音频类的主要蓝牙产品，wifi类产品，智能多媒体目前主要是一些人工智能化的产品，物联网则是一些智能家居类的产品

G. 为何说智能芯片具有无限的可能

据报道，日前美国公布的《2016—2045年新兴科技趋势报告》将人工智能作为最值得关注的科技发展趋势之一，随着人工智能快速发展，传统计算机芯片“算力”不足问题日益凸显，研制更能满足人工智能计算需求的新一代计算机芯片成为当务之急。

人机围棋大战中，谷歌“阿尔法狗”大约使用了170个GPU和1200个CPU，且专门占用了一间机房并配备了大功率空调，如果将它换成人工智能芯片，只要一个盒子大小的空间就可以取代它们了。目前，已出现了类脑计算人工智能芯片的雏形。

分析人士表示，IBM研制的Truenorh芯片包含了100万个数字神经元阵列和2.56亿个通信电突触，基本能模拟出人脑神经元的数据处理过程。同时，以脉冲神经网络芯片DeepSouth和深度学习类脑神经元芯片DeepWell等为代表的新概念芯片，也预示着人工智能芯片未来的发展方向。

希望人能智能技术可以取得更大的成就！

H. 给人工智能提供算力的芯片有哪些类型

给人工智能提供算力的芯片类型有gpu、fpga和ASIC等。

GPU，是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上图像运算工作的微处理器，与CU类似，只不过GPU是专为执行复杂的数学和几何计算而设计的，这些计算是图形渲染所必需的。

FPGA能完成任何数字器件的功能的芯片，甚至是高性能CPU都可以用FPGA来实现。 Intel在2015年以161亿美元收购了FPGA龙 Alter头，其目的之一也是看中FPGA的专用计算能力在未来人工智能领域的发展。

ASIC是指应特定用户要求或特定电子系统的需要而设计、制造的集成电路。严格意义上来讲，ASIC是一种专用芯片，与传统的通用芯片有一定的差异。是为了某种特定的需求而专门定制的芯片。谷歌最近曝光的专用于人工智能深度学习计算的TPU其实也是一款ASIC。

(8)人工智能芯片的算力扩展阅读：

芯片又叫集成电路，按照功能不同可分为很多种，有负责电源电压输出控制的，有负责音频视频处理的，还有负责复杂运算处理的。算法必须借助芯片才能够运行，而由于各个芯片在不同场景的计算能力不同，算法的处理速度、能耗也就不同在人工智能市场高速发展的今天，人们都在寻找更能让深度学习算法更快速、更低能耗执行的芯片。