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2019年中国人工智能行业概览
2019年中国人工智能行业概览

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发布时间

2019-8-28 08:00

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芯片类型 概念 优点 缺点 应用场景 代表厂商
CPU 中央处理器,计算机的运算和控制中心,包括中央运算器和中央控制器 通用性好,适用于传统的编程计算模式, 串行运算能力强   实际用于执行数据计算的ALU模块少,难以通过提升主频来处理深度学习数据运算需求 个人电脑、移动终端、服务器 Intel、AMD、ARM
GPU 图行处理器,由大量流处理器和显存控制器组成 多线程结构,拥有很强的并行运算能力, 与FPGA和ASIC相比通用性更强 价格和功耗较高 个人电脑、数据中心、机器学习训练阶段 Nvidia、AMD
FPGA 可编程逻辑门阵列 可针对特定算法修改电路,灵活性强, 计算效率高, 功耗比CPU和GPU小 硬件成本高, 单个单元的计算能力弱   机器学习推理阶段 Xilinix、Altera
ASIC 专用集成电路, 神经网络处理器 体积小, 功耗最低, 计算性能高, 量产成本低 开发难度大,研发投入大,芯片完成设计后难以进行结构更改 数据中心、终端设备、边缘计算设备 Google、寒武纪、地平线、比特大陆
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主要的人工智能芯片简介,人工智能,计算机视觉,智能语音,自然语言处理,芯片,云计算,大数据,资讯科技业/软件服务,智能终端产业,行业报告
ASIC芯片比FPGA和GPU的能耗低、计算效率高,适用于人工智能平台和智能终端领域。Google于2016年研发的TPU较为知名,2017版的AlphaGo物理处理器中镶嵌了4个TPU,支持Google的CloudTPU平台和机器学习超级计算机;寒武纪研发的“DIANNAO”系列芯片亦备受关注。此外,ASIC芯片量产成本远低于GPU和FPGA,更适合成为人工智能终端的加速处理器。
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