AI芯片是什么？主要类型有哪些？区别在哪里？

电梯物联网专家 2024-01-07 14:55:19  15037 赞同 0 反对 0

分类：资源标签： AI大模型

人工智能芯片，也被称为AI加速器或计算卡，是专门用于处理人工智能应用中的大量计算任务的模块。

一、AI芯片分类

AI芯片根据技术架构，可分为GPU、FPGA、ASIC及类脑芯片。其中，CPU也可执行通用AI计算，但类脑芯片目前仍处于探索阶段。

根据在网络中的位置，AI芯片可分为云端AI芯片、边缘及终端AI芯片。根据实践目标，AI芯片可分为训练芯片和推理芯片。

GPU（图形处理器）

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）上做图像和图形相关运算工作的微处理器。

GPU提供了多核并行计算的基础结构，且核心数非常多，可以支撑大量数据的并行计算，拥有更高的浮点运算能力。然而，其管理控制能力较弱，功耗较高。

FPGA（现场可编程门阵列）

FPGA（现场可编程门阵列）是一种在专用集成电路（ASIC）领域中出现的半定制电路，具有足够的计算能力和足够的灵活性。它解决了定制电路的不足，同时克服了原有可编程器件门电路数有限的缺点。

FPGA的计算速度快，其本质上是无指令、无需共享内存的体系结构。FPGA中的寄存器和片上内存（BRAM）属于各自的控制逻辑，因此FPGA在运算速度方面足够快，优于GPU。但是，相对开发周期长，复杂算法开发难度大。

简而言之，FPGA是一个可以通过编程来改变内部结构的芯片，属于半定制硬件。

ASIC（特定用途集成电路）

ASIC（特定用途集成电路）是根据产品的需求进行特定设计和制造的集成电路。它能够在特定功能上进行强化，具有更高的处理速度和更低的能耗。然而，其缺点是研发成本高，前期研发投入周期长，并且由于是定制化，可复制性一般。因此，只有在使用量足够大时才能够分摊前期投入，降低成本。

二、芯片区别

从效能角度来看，ASIC明显优于FPGA和GPU；然而，在通用性方面，GPU表现出优势，优于FPGA和ASIC。在成本方面，GPU技术架构具有明显优势。

GPU主要致力于高级复杂算法和通用型人工智能平台的实现，它具备高性能计算优势，并能够执行更加复杂的指令逻辑控制，因此在面向复杂AI计算的应用方面具有较大优势。此外，由于其通用性强且性能较高，GPU可以高效地满足大型人工智能平台对不同种类调用需求。

FPGA在垂直行业未来将具有较大发展空间，尤其对于市场变化迅速的行业，其灵活性优势得以充分体现。此外，FPGA的高端器件中可以逐渐增加DSP、ARM核等高级模块，以实现较为复杂的算法。

ASIC长远来看非常适用于人工智能，尤其是应对未来爆发的面向应用场景的定制化芯片需求。由于其具备高性能低消耗的特点，可以基于多个人工智能算法进行定制，以应对不同的场景，未来在训练和推理市场上都有较大空间。

类脑智能芯片，也称类脑芯片，是借鉴人脑处理信息的基本原理，面向类脑智能而发展的新型信息处理芯片，可分为类脑计算和类脑感知芯片。有别于提供专有算法的加速平台，类脑计算芯片旨在像大脑一样以低功耗、高并行、高效率、通用、强鲁棒和智能地处理各种复杂非结构化信息。适合于实时高效地解决不确定及复杂环境下的问题，有望全面带动工业、农业、医疗、金融以及国防等各行业的飞速发展。

目前AI芯片主要用于语音识别、自然语言处理、图像处理等大量使用AI算法的领域，通过芯片加速提高算法效率。现已在云计算、自动驾驶、智能手机、无人机、智能音箱、智能安防等领域广泛应用。

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