什么是人工智能芯片

人工智能芯片可以部署在智能手机、安防摄像头和工业设备等边缘设备中，实现数据采集点的实时人工智能推理。这种方式可以减少延迟，避免将数据发送到云端进行处理。

人工智能芯片可以集成到云计算基础设施中，为大规模人工智能训练和推理工作负载提供支持。人工智能芯片的高处理能力使其能够在海量数据集上快速训练复杂的深度学习模型。

人工智能芯片可以作为专用加速器和协处理器与通用 CPU 协同工作，卸载和加速与人工智能相关的计算。这使得组织能够为现有系统添加人工智能功能。

人工智能芯片被用于推理大型生成式人工智能模型，如 GPT-4 和 PaLM。这些具有数百亿参数的大型语言模型通常运行在配备 GPU 阵列或人工智能加速器芯片的数据中心计算机上。

GPU 最初是为图形渲染而设计，但由于其并行计算能力强，也被广泛用于深度学习和机器学习等人工智能应用。GPU 擅长处理大规模矩阵和向量运算，在训练深度神经网络时表现出色，某些 GPU 在人工智能领域占据主导地位。

TPU 是专门为机器学习而设计的定制芯片，擅长处理张量运算。与 GPU 相比，TPU 在能效比和性能方面有明显优势，但通用性较差。TPU 主要应用于某些公司内部的人工智能服务。

VPU 是专门针对计算机视觉任务而设计的芯片，如目标检测、图像分类等。VPU 能高效处理图像和视频数据，在边缘设备上实现实时视觉智能。某些 VPU 系列在这一领域占有一席之地。

NPU 是专门为神经网络推理而设计的芯片，能高效执行卷积、池化等神经网络操作。NPU 通常应用于移动设备、物联网等对功耗和延迟要求较高的场景。

FPGA 是一种可编程硬件，可根据需求对其逻辑门进行编程，从而实现各种功能。FPGA 在人工智能领域主要用于加速神经网络推理，具有灵活性高、能效比好的优势。上述各类人工智能芯片在架构和性能上存在差异，需要根据具体应用场景选择合适的芯片。