ai芯片算力对比
A. a12x和a15哪个强
a15芯片更强。苹果A15芯片是由Apple设计的基于64位ARM的片上系统。a15用于iPhone13和13Mini，iPhone13Pro和13ProMax以及2021iPadMini。
A15仿生芯片采用5nm工艺技术，以150亿颗晶体管，AI算力高达15。A15芯片在CPU方面搭载了全新6核CPU，包括2颗性能核心和4颗能效核心。其中iPhone13机型的A15芯片搭载了4核GPU，性能提升30%。
a15芯片其他情况简介。
CPU方面，在GeekBench的跑分中，A15仿生单核成绩1724分，多核成绩4320分。与A14仿生相比，A15仿生单核性能只提升7%，多核性能仅提升1%。也就说，A15仿生和A14仿生的CPU性能差距并不大，甚至基本可以忽略不计。
从A4~A14仿生（由于A15仿生处于曝光阶段，所以不计算在内），我们可以发现一个很明显的规律，每次苹果A系列芯片迎来性能大幅升级的时候，基本上都是苹果开始采用自研芯片架构、CPU核心、GPU核心。
B. 麒麟芯片对比骁龙芯片的图形处理能力和AI方面，相差大吗
麒麟芯片的GPU是个弱项。
不过，GPU Trubo技术弥补了这个不足。
骁龙芯片的GPU是强项。
麒麟芯片搭载的AI芯片是独立的。
骁龙芯片的AI功能不是独立的。
在AI算力上麒麟胜骁龙一筹。
C. 阿里巴巴和华为都自研了 ai芯片，谁的比较厉害
各有各的优势，因为两者在本质上有一定的差异，因此没有办法直接去比较谁比较厉害。阿阿里巴巴自研的ai芯片叫做阿里含光800芯片，华为自研的ai芯片叫做升腾910，各自都自称是全球最强的ai芯片。不过阿里含光800芯片是最强的ai推理芯片，而升腾910则是最强ai处理器。
国家对于ai技术也是非常重视的，一直在积极的推动各大企业的重点布局。中国有不少的企业都将ai技术领域发展视为发展重点，其中ai技术最重要的一个部分就是ai芯片了，因此阿里巴巴和华为之间的ai芯片较量也是国内ai领域的一大看点。但是最后不管是哪一方胜出，都代表着国内ai领域技术的进步和突破，这对于国家在这一领域上都有积极的推动作用。
D. 骁龙855，华为980，苹果A12谁的Ai性能最强谁是第二强
我们先来看看高通骁龙855
以7nm制程为坚实基础，先进IP设计就是钢铁骨架，它决定整座建筑能有多高。今年6月，ARM发布了新一代具有顶级性能的CPU和GPU架构——定制Cortex A76、Mali-G76。不到3个月间隔，华为就率先实现将这两项IP设计实现商用。麒麟980在全球首次实现基于Cortex-A76的开发商用，最高主频可达2.6GHz，与上一代相比单核性能提升75%，能效提升58%，为智能手机注入笔记本电脑级性能。麒麟980率先在手机芯片上集成双核NPU，实现业界最高端侧AI算力，实现每分钟图像识别4500张，识别速度相比上一代提升120%，远高于业界同期水平；多人姿态估计实时帧率高达30 fps，能够实时绘制出人体的关节和线条。通信性能向来是华为手机的传统优势，麒麟980更进一步在全球率先支持LTE Cat.21，支持业界最快的下行1.4Gbps速率，更灵活的应对全球不同运营商的频段组合。
E. 中国最大AI单芯片邃思2.0在上海正式发布，这款芯片有哪些优势
中国最大的Ai单芯片在上海正式发布，这款最大的ai单芯片面临的是ai的云端训练，同时它的芯片内部也是采用了日月光2.5D的极限系列，与上一代的芯片产品来说，它有了更进一步的升级和改观，并且芯片的重量以及它的精准度也是非常高的。
这款升级的AI单芯片，从性能，成本以及功耗和速度上面都有了很大的改观，并且它是首个支持TF 32精度的AI芯片。
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F. 华为正式发布最强算力AI芯片升腾910，这款处理器到底有多强
升腾910处理器计算能力非常强大，可以算是目前最厉害的了。
G. AI2021和AI2022的区别
AI2021和AI2022的区别如下：
自2018年以来连续第四年发布。
报告从宏观经济、技术成熟度、AI劳动供给、行业和地域四大方面进行综合考量，评估中国人工智能发展现状，为推动产业AI化发展提供参考和行动指南。
算力基础设施建设体现一个地区对人工智能的综合投入程度，首次被作为地域评估的考虑因素。
报告指出，AI芯片呈现多元化发展趋势，AI芯片算力持续提升满足模型规模增长态势；中国AI服务器市场快速增长，中国厂商领跑全球，2020年全球AI服务器厂商浪潮、DELL、HPE市场份额位列前三，未来AI服务器将朝着多元开放、绿色节能的方向发展。AI与云的融合是必然趋势，预计到2025年，中国人工智能服务器公有云的占比将超过50%，私有云、政务云、行业云等也在蓬勃发展，混合IT是企业首选。算法模型发展愈加复杂，巨量模型将是规模化创新的基础，“源1.0”等巨量模型的出现，让构建大模型、提升AI处理性能成为发展趋势；应用场景已经从碎片化过渡到深度融合的一体化，从单点应用场景转换为多元化的应用场景。相比2020年，人工智能在金融、制造、能源 、公共事业和交通等行业体现的推动作用尤为显著；以智算中心为代表的算力基础设施，通过提供公共的算力、数据及算法服务，让算力服务易用，解决算力服务的供给问题。
H. 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
I. 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。
J. 号称中国最大AI单芯片，有何特色竞争力到底如何
特色鲜明，科技感十足，性能强大。中国最大AI单芯片邃思2.0在上海正式发布。
这款芯片面向AI云端训练，尺寸为57.5毫米×57.5毫米（面积为3306mm2），达到了芯片采用的日月光2.5D封装的极限，与上代产品一样采用格罗方德12nm工艺，单精度FP32算力为40TFLOPS，单精度张量TF32算力为160TFLOPS，整数精度INT8算力为320TOPS。
3.个人观点
这是我国生产出来的最大优秀的芯片，我们应该感到自豪，并且给予最大的支持，虽然芯片不是世界上最顶尖的芯片，但是也可以和世界的其他芯片抗衡。
大家有什么不一样的看法欢迎留言评论，谢谢大家。