soc芯片和ai芯片区别
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AI芯片也被称为AI加速器或计算卡,即专门用于处理人工智能应用中的大量计算任务的模块(其他非计算任务仍由CPU负责)。当前,AI芯片主要分为 GPU 、FPGA 、ASIC。
广义上讲,能运行AI算法的,似乎都可以叫AI芯片。这种AI芯片和其他soc芯片也没什么区别。其实,目前任何有编程能力的cpu芯片都可以执行AI算法,只是效率不同的问题。即使一颗386,也可以跑个CNN算法,做个语音识别任务,只是可能几个月以后才有结果。这样的芯片我们一般不好意思称之为AI芯片。
AI的许多数据处理涉及矩阵乘法和加法。大量并行工作的GPU提供了一种廉价的方法,但缺点是更高的功率。具有内置DSP模块和本地存储器的FPGA更节能,但它们通常更昂贵。
AI芯片该使用什么方法原理去实现,仍然众说纷纭,这是新技术的特点,探索阶段百花齐放,这也与深度学习等算法模型的研发并未成熟禅罩有关,即AI的基础理论方面仍然存在很大空白。这是指导芯片如何设计的基本前提。因此,集中在如何更好的适应已有的数据流乎袭局式处理模式进行的芯片优化设计。
技术手段方面AI市场的第一颗芯片包括现成的CPU,GPU,FPGA和DSP的岁让各种组合。虽然新设计正在由诸如英特尔、谷歌、英伟达、高通,以及IBM等公司开发,但还不清楚哪家的方法会胜出。似乎至少需要一个CPU来控制这些系统,但是当流数据并行化时,就会需要各种类型的协处理器。
广义上讲,能运行AI算法的,似乎都可以叫AI芯片。这种AI芯片和其他soc芯片也没什么区别。其实,目前任何有编程能力的cpu芯片都可以执行AI算法,只是效率不同的问题。即使一颗386,也可以跑个CNN算法,做个语音识别任务,只是可能几个月以后才有结果。这样的芯片我们一般不好意思称之为AI芯片。
AI的许多数据处理涉及矩阵乘法和加法。大量并行工作的GPU提供了一种廉价的方法,但缺点是更高的功率。具有内置DSP模块和本地存储器的FPGA更节能,但它们通常更昂贵。
AI芯片该使用什么方法原理去实现,仍然众说纷纭,这是新技术的特点,探索阶段百花齐放,这也与深度学习等算法模型的研发并未成熟禅罩有关,即AI的基础理论方面仍然存在很大空白。这是指导芯片如何设计的基本前提。因此,集中在如何更好的适应已有的数据流乎袭局式处理模式进行的芯片优化设计。
技术手段方面AI市场的第一颗芯片包括现成的CPU,GPU,FPGA和DSP的岁让各种组合。虽然新设计正在由诸如英特尔、谷歌、英伟达、高通,以及IBM等公司开发,但还不清楚哪家的方法会胜出。似乎至少需要一个CPU来控制这些系统,但是当流数据并行化时,就会需要各种类型的协处理器。
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