最易懂的AI芯片陈诉！人才技能趋势都在这里

英伟达（Nvidia）。英伟达创建于 1993 年，总部位于美国加利福尼亚州圣克拉拉市。 早在 1999 年， 英伟达发现了 GPU，从头界说了当代计较机图形技能，彻底改变了并行计较。深度进修对计较速率有很是苛刻的要求， 而英伟达的 GPU 芯片可以让大量处理赏罚器并行运算，速率比 CPU 快十倍乃至几十倍，因而成为绝大部门人工智能研究者和开拓者的首选。自从 Google Brain 回收 1.6 万个 GPU 核实习 DNN 模子， 并在语音和图像辨认等规模得到庞大乐成以来， 英伟达已成为 AI 芯片市场中无可争议的率领者。

AMD。美国 AMD 半导体公司专门为计较机、 通讯和斲丧电子行业计划和制造各类创新的微处理赏罚器（CPU、 GPU、 APU、 主板芯片组、 电视卡芯片等），以及提供闪存和低功率处理赏罚器办理方案， 公司创立于 1969 年。 AMD 致力为技能用户——从企业、 当局机构到小我私人斲丧者——提供基于尺度的、 以客户为中心的办理方案。

2017 年 12 月 Intel 和 AMD 公布将联手推出一款团结英特尔处理赏罚器和 AMD 图形单位的条记本电脑芯片。 今朝 AMD 拥有针对 AI 和呆板进修的高机能 Radeon Instinc 加快卡，开放式软件平台 ROCm 等。

Google 。Google 在 2016 年公布独立开拓一种名为 TPU 的全新的处理赏罚体系。 TPU 是专门为呆板进修应用而计划的专用芯片。通过低落芯片的计较精度，镌汰实现每个计较操纵所需晶体管数目的方法，让芯片的每秒运行的操纵个数更高，这样颠末风雅调优的呆板进修模子就能在芯片上运行得更快，进而更快地让用户获得更智能的功效。 在 2016 年 3 月打败了李世石和 2017 年 5 月打败了柯杰的阿尔法狗，就是回收了谷歌的 TPU 系列芯片。

Google I/O-2018 开拓者大会时代，正式宣布了第三代人工智能进修专用处理赏罚器 TPU 3.0。TPU3.0 回收 8 位低精度计较以节减晶体管数目， 对精度影响很小但可以大幅节省功耗、加速速率，同时尚有脉动阵列计划，优化矩阵乘法与卷积运算， 并行使更大的片上内存，镌汰对体系内存的依靠。 速率能加速到最高 100PFlops（每秒 1000 万亿次浮点计较）。

高通。在智妙手机芯片市场占有绝对上风的高通公司，也在人工智能芯片方面起劲机关。据高通提供的资料表现，其在人工智能方面已投资了 Clarifai 公司和中国“专注于物联网人工智能处事” 的云知声。而早在 2015 年 CES 上，高通就已推出了一款搭载骁龙 SoC 的航行呆板人——Snapdragon Cargo。高通以为在家产、农业的监测以及航拍对照相、摄像以及视频新需求上，公司刚好可以施展其在计较机视觉规模的手段。另外，高通的骁龙 820 芯片也被应用于 VR头盔中。究竟上，高通已经在研发可以在当地完成深度进修的移动端装备芯片。

Nervana Systems。Nervana 创建于 2014 年， 公司推出的 The Nervana Engine 是一个为深度进修专门定制和优化的 ASIC 芯片。这个方案的实现得益于一项叫做 High Bandwidth Memory 的新型内存技能， 这项技能同时拥有高容量和高速率，提供 32GB 的片上储存和 8TB 每秒的内存会见速率。该公司今朝提供一小我私人工智能处事“in the cloud” ，他们声称这是天下上最快的且今朝已被金融处事机构、医疗保健提供者和当局机构所行使的处事。 他们的新型芯片将会担保 Nervana 云平台在将来的几年内仍保持最快的速率。

Movidius（被 Intel 收购）。2016 年 9 月， Intel 颁发声明收购了 Movidius。 Movidius 专注于研发高机能视觉处理赏罚芯片。其最新一代的 Myriad2 视觉处理赏罚器首要由 SPARC 处理赏罚器作为主节制器，加上专门的DSP 处理赏罚器和硬件加快电路来处理赏罚专门的视觉和图像信号。这是一款以 DSP 架构为基本的视觉处理赏罚器，在视觉相干的应用规模有极高的能耗比，可以将视觉计较遍及到险些全部的嵌入式体系中。

该芯片已被大量应用在 Google 3D 项目标 Tango 手机、大疆无人机、 FLIR 智能红外摄像机、海康深眸系列摄像机、华睿智能家产相机等产物中。

IBM。IBM 很早早年就宣布过 watson，投入了许多的现实应用。除此之外，还启动了类脑芯片的研发， 即 TrueNorth。TrueNorth 是 IBM 参加 DARPA 的研究项目 SyNapse 的最新成就。 SyNapse 全称是Systems of Neuromorphic Adaptive Plastic Scalable Electronics（自顺应可塑可伸缩电子神经体系，而 SyNapse 正好是突触的意思），其终极方针是开拓出冲破冯·诺依曼系统布局的计较机系统布局。

ARM。ARM 推出全新芯片架构 DynamIQ，通过这项技能， AI 芯片的机能有望在将来三到五年内晋升 50 倍。

ARM的新CPU架构将会通过为差异部门设置软件的方法将多个处理赏罚焦点集聚在一路，这个中包罗一个专门为 AI 算法计划的处理赏罚器。芯片厂商将可觉得新处理赏罚器设置最多 8 个焦点。同时为了能让主流 AI 在本身的处理赏罚器上更好地运行， ARM 还将推出一系列软件库。

CEVA。CEVA 是专注于 DSP 的 IP 供给商，拥有浩瀚的产物线。个中，图像和计较机视觉 DSP产物 CEVA-XM4是第一个支持深度进修的可编程 DSP，而其宣布的新一代型号 CEVA-XM6，具有更优的机能、更强盛的计较手段以及更低的能耗。CEVA 指出，智妙手机、汽车、安详和贸易应用，如无人机、自动化将是其营业开展的首要方针。

MIT/Eyeriss。Eyeriss 究竟上是 MIT 的一个项目，还不是一个公司， 从久远来看，假如盼望顺遂，很也许孵化出一个新的公司。Eyeriss 是一个高效能的深度卷积神经收集（CNN）加快器硬件，该芯片内建 168 个焦点，专门用来陈设神经网路（neural network），效能为一样平常 GPU 的 10 倍。其技能要害在于最小化 GPU 焦点和影象体之间互换数据的频率（此运作进程凡是会耗损大量的时刻与能量）：一样平常 GPU 内的焦点凡是共享单一影象体，但 Eyeriss 的每个焦点拥有属于本身的影象体。

今朝， Eyeriss 首要定位在人脸辨认和语音辨认，可应用在智妙手机、穿着式装备、呆板人、自动驾驶车与其他物联网应用装置上。

（编辑：湖南网）

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