导读：今天首席CTO笔记来给各位分享关于人工智能专用芯片有哪些的相关内容，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
7nm人工智能芯片量产！国内芯片“强手”远不止华为一家
前两天百度的“百度世界大会2021”开启，此次大会上百度给了对我们不少的惊喜， 其中关于百度的杀手锏，昆仑2芯片的量产无疑是最让人惊喜的消息。 据悉昆仑芯片采用了7nm芯片制程技术，已经达到了目前芯片的顶尖技术。昆仑芯片是基于自研的第二代XPU架构设计而成，而且其是一款当下非常先进的AI芯片。
从华为的遭遇来看，很多人会误以为芯片主要就是应用在手机和PC领域，只要能解决手机芯片的问题，那么一切的问题也就能够解决了。这种看法错得很离谱，芯片在手机，电脑的应用确实是最重要的应用场景之一，但是芯片绝不仅仅只用于这领域。
像现在的智能 汽车 ，工业领域的工业软件等领域，芯片的作用同样至关重要。 而即便是手机内部，芯片也不是说只有处理器芯片一种，基本一部手机的芯片数量可以达到一百个以上，其重要性可见一斑。而芯片在AI领域的应用场景将会是未来重要的一个领域。现在这个领域还处于发展阶段，但也初露锋芒，可以从中窥见无限的发展和利润。
一个是芯片，一个是人工智能，两者都是炙手可热的产业。 昆仑2 芯片的量产表明在人工智能这一块，我国已经走在了世界的前端，具备了很大的领先优势。 我们先来说一下百度。我国互联网发展的早期阶段， 百度、阿里和腾讯可以说是并驾齐驱的三辆马车。 BAT之名也是我国互联网时代发展的一个缩影。后来阿里和腾讯越来越大，围绕这两家形成的资本圈基本覆盖了整个互联网资本。而百度则是比较低调，似乎没有阿里和腾讯那么一直在秀存在感。
但是殊不知，在发展受阻的时候， 百度开始愈发重视技术，尤其是AI领域，是百度花费大代价入局的一个领域。 经过多年的发展，现在的百度在AI领域的成就不仅早已是国内的第一，在国际上同样也是数一数二的。
像昆仑芯片，百度在十年之前就开始专注于这方面了。百度 起先用 FPGA研发AI芯片架构，等到11年的时候就开始计划上线了。 十年来，百度不仅搞出了芯片，还将芯片升级到第二代，技术更是达到7nm，简直就是业界标杆了。 比起昆仑1，昆仑2 的性能要上升了一大截。昆仑芯片的应用领域非常广泛，包括互联网、工业、智慧城市等多方多面。尤其是AI业务，昆仑芯片具有更加强劲的表现。而新出的昆仑2芯片，能够在当下最火热的智能交通和无人驾驶等领域发光发热。
昆仑芯片的作用是帮助百度建立自己的AI生态，据悉，昆仑第一代芯片的产量早已超过两万，这些芯片大部分都被自用，被应用在百度的云以及各种智能场景。而昆仑2的量产，或许将满足百度更大的布局。百度在AI领域投入这么多，总该到了慢慢采摘果实的时候。
拿无人驾驶技术来说。 我国的规划是走车路协同的路线。 这个路线不仅要求车辆具备足够的无人驾驶功能，同时对路的要求也很高，其要求路段能够不断反馈路上的交通信息。比如说，弯道处有车祸，在车辆还未能行驶到弯道口的时候，因为有实体的阻挡，无人驾驶的传感器系统还不能识别到车祸。但是这时发生车祸的路段已经捕捉到了信息，会把发生车祸这个信息立马反馈给车辆的无人驾驶系统，这样就可以提前做准备，避开车祸导致的路障等危险。
车路协同依靠的是智能 汽车 的无人驾驶系统和路面的反馈。 这对于基建的任务要求非常高，必须在我国大量的路面内安装足够能够进行数据采集、协同管理等方面的硬软件。 在这领域，百度是国内的一把手。 早在2018年，百度就早早研究出了车路协同的解决方案，经过多年发展，百度已经了多次成功测试，在未来， 百度将帮助我国建立起车路协同网络，这将是我国交通的一次巨变。
AI已经离我们越来越近了，未来我们的生活将被各种AI应用所覆盖。而百度苦苦经营这么久，或许可以后来居上，在AI时代到来的时候大放异彩。
炬芯科技在人工智能AI方面都推出了哪些芯片？
据炬芯官方消息透露，还有知名媒体报道，可以看出炬芯目前针对人工智能方面主要是以儿童早教机器人产品形态为主，而且已经推出了ATS3703、ATS3603、ATS3503三颗芯片，ATS3503专注WiFi故事机的市场，在原来传统单机故事机的基础上多出联网的智能体验，同时带有语音识别等功能。ATS3603则专注绘本故事机市场，并且拥有语音识别、语音对讲的功能，而ATS3703定位又更高阶一些，加入图像识别的功能。
什么是人工智能芯片（NPU）
NPU是网络处理器。嵌入式神经网络处理器采用“数据驱动并行计算”的架构，特别擅长处理视频、图像类的海量多媒体数据。
2016年6月20日，中星微数字多媒体芯片技术国家重点实验室在北京宣布，已研发成功了中国首款嵌入式神经网络处理器（NPU）芯片，成为全球首颗具备深度学习人工智能的嵌入式视频采集压缩编码系统级芯片，并取名“星光智能一号”。
这款基于深度学习的芯片运用在人脸识别上，最高能达到98％的准确率，超过人眼的识别率。
扩展资料
人工智能芯片的种类：
1、通用芯片（GPU）。GPU是单指令、多数据处理，采用数量众多的计算单元和超长的流水线，主要处理图像领域的运算加速。GPU是不能单独使用的，它只是处理大数据计算时的能手，必须由CPU进行调用，下达指令才能工作。
2、半定制化芯片（FPGA）。FPGA适用于多指令，单数据流的分析，与GPU相反，因此常用于预测阶段，如云端。FPGA是用硬件实现软件算法，因此在实现复杂算法方面有一定的难度，缺点是价格比较高。
3、全定制化芯片（ASIC）。ASIC是为实现特定场景应用要求时，而定制的专用AI芯片。除了不能扩展以外，在功耗、可靠性、体积方面都有优势，尤其在高性能、低功耗的移动设备端
人工智能方面有哪些芯片比较受欢迎？
人工智能方面无非就是针对智能语音和人机交互，国内很多儿童机器人的品牌商都在用炬芯科技的一些解决方案，比如，ATS3503/3603/3703，这些都是针对人工智能方面定制化的芯片，具体参数可以去查阅一下炬芯官网的资料，都很详细。
智能芯片分为几类？都具体是什么？
一般IC卡所使用的主要芯片分为通用芯片和专用芯片两大类。所谓通用芯片，就是普通的集成电路芯片，如美国ATMEL公司的AT24C01两线串行链接协议存储芯片。其出厂时就有两种供货形式，一是封装成集成电路直接提供给最终用户使用，二是以裸芯片的形式提供给IC卡生产厂商封装成IC卡。裸芯片几乎没有安全性设计，也不完全符合目前IC卡的国际标准，但因其开发使用简单、价格便宜，比较适合于初期的对安全性要求不高的IC卡应用。所谓专用芯片，就是专为IC卡而设计、制造的芯片，如荷兰Philips公司的PCB2032/2042芯片。这种芯片符合目前IC卡的ISO国际标准、具有较高的安全性。本节主要介绍以上芯片所采用的技术种类，各种常用智能卡芯片的有关技术将在其它章节中详细介绍。
IC卡所使用的专用芯片一般分为存储器芯片和微处理器芯片两大类。存储卡使用存储器芯片作为卡芯；智能卡则使用微处理器芯片作为卡芯。IC卡经常使用的存储器芯片种类及特性见下表。IC卡经常使用的存储器芯片种类及特性存储器类型
功能
ROM(Read
Only
Memory):
只读存储器，一次写入后不可更改或删除。一般由芯片制造商进行掩膜写入信息，价格便宜，适合于大量的应用
RAM(Random
Access
Memory):
随机存取存储器，掉电后信息丢失，卡片上需电源。一般和其它种类的存储器共同使用，作为信息处理时的临时存储
PROM(Programmable
ROM):
一次编程多次读出存储器，可由用户编程写入应用信息，价格较便宜适合于较大量的应用
EPROM(Erasable
PROM):
可在紫外线擦除之后写入信息。目前，在IC卡中已经很少应用
EEPROM(Electronically
EPROM):
电可擦除、写入存储器。目前，在IC卡上应用得最多
IC卡经常使用的微控制器芯片的种类及特性见下表。IC卡经常使用的微控制器芯片种类及特性带加密运算的微控制器（MPU+CAU）:逻辑控制、管理功能，加密、解密等运算功能;
如飞利浦公司的83C852等
不带加密运算的微控制器（MPU）：逻辑控制、管理等功能；如：日立公司的H8系列等IC卡使用的IC芯片以带有安全逻辑的存储器芯片和带有加密运算的微控制器芯片最为普遍，两种芯片的典型逻辑结构见下图。img
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带有安全逻辑的IC卡用存储器芯片img
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带有加密运算及安全逻辑的IC卡用微控制器芯片考虑到IC卡和计算机的紧密相关性及低电压技术用于IC卡上的可靠性等问题，目前市场上推出的IC卡用芯片还没有低电压芯片。由于低电压、低功耗芯片非常适合于IC卡应用，随着半导体技术的发展和IC卡应用领域的逐步扩大，低电压芯片必将成为IC卡的主要芯片。例如，美国MOTOROLA公司将开发工作电压可小于2V的IC卡用芯片。由于IC卡的应用要求有较高的安全性，用于IC卡的芯片比普通芯片具有较多在安全方面的考虑。例如，防止用扫描高频电子显微镜对存储器进行读取，防止用户再次激活测试功能等。此外，用于IC卡的芯片还具有较高的抗干扰能力。目前，国际上许多较有影响的IC芯片制造商致力于IC卡用芯片的制造，主要公司有：美国TI、Catalyst、MOTOROLA、ATMEL等；日本NEC、OKI、Toshiba、Hitachi等；欧洲Philips、Siemens、SGS等
简要介绍当前为人工智能提供算力的芯片类型及特点
给人工智能提供算力的芯片类型有gpu、fpga和ASIC等。
GPU，是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上图像运算工作的微处理器，与CU类似，只不过GPU是专为执行复杂的数学和几何计算而设计的，这些计算是图形渲染所必需的。
FPGA能完成任何数字器件的功能的芯片，甚至是高性能CPU都可以用FPGA来实现。 Intel在2015年以161亿美元收购了FPGA龙 Alter头，其目的之一也是看中FPGA的专用计算能力在未来人工智能领域的发展。
ASIC是指应特定用户要求或特定电子系统的需要而设计、制造的集成电路。严格意义上来讲，ASIC是一种专用芯片，与传统的通用芯片有一定的差异。是为了某种特定的需求而专门定制的芯片。谷歌最近曝光的专用于人工智能深度学习计算的TPU其实也是一款ASIC。
结语：以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于人工智能专用芯片有哪些的相关内容解答汇总了，希望对您有所帮助！如果解决了您的问题欢迎分享给更多关注此问题的朋友喔～