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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

    沙利文研究院

    ·

    互联网服务 / 人工智能技术

    发布时间

    2019-8-28 08:00

    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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