常用的ai加速芯片（ai加速是什么软件）

本篇文章给大家谈谈常用的ai加速芯片，以及ai加速是什么软件对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、ai芯片按照功能分类ai芯片的分类
• 2、燧原科技发布第二代AI推理芯片
• 3、如何理解阿里首款AI芯片含光800的高性能和快速商用背后的技术与...
• 4、突破冯·诺依曼架构瓶颈!全球首款存算一体AI芯片诞生性能提升10倍_百度...

ai芯片按照功能分类ai芯片的分类

1、Inference环节指利用训练好的模型，使用新的数据去“推理”出各种结论，如视频监控设备通过后台的深度神经网络模型，判断一张抓拍到的人脸是否属于黑名单。虽然Inference的计算量相比Training少很多，但仍然涉及大量的矩阵运算。在推理环节，gpu、FPGA和ASIC都有很多应用价值。

2、根据功耗的不同，AI芯片可分为高功耗、中功耗和低功耗级别。通常来说，高功耗的AI芯片一般用于云计算场景，而低功耗的AI芯片则用于边缘计算或者移动设备。按照架构分AI芯片的架构也是分类的一种方式。目前比较流行的AI芯片架构有CPU、GPU、FPGA和ASIC等。

3、AI芯片可以根据不同的设计和应用场景分为多种类型，以下是其中的一些常见类型：CPU和GPU：传统的通用处理器，由于其广泛应用于计算机和移动设备等领域，因此在AI应用中也得到了广泛的应用。ASIC：专用集成电路，根据特定的应用场景定制设计，性能高、功耗低，但是开发成本较高，适合量产。

4、GPU（图形处理器）：GPU是一种高度并行化的处理器，可以同时执行多个任务，适合于AI训练和推理等计算密集型任务。 ASIC（专用集成电路）：ASIC是一种定制化的芯片，针对特定的应用场景进行设计和优化，可以提供更高的性能和效率。

5、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。原理 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。

6、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。

燧原科技发布第二代AI推理芯片

1、不算大厂。燧原科技是腾讯投资的国内AI芯片初创企业，虽然在AI芯片领域有一定的影响力，但在规模和市场份额上不足以被归类为大厂。燧原科技存在人员流失严重、离职员工社保未及时缴纳等问题，这些情况可能会对企业形象和运营稳定性产生一定影响。

2、这支股票似乎没有上市吧，还没有申购吧，所以没有代码。

3、一般的初创公司会比较担心融资和技术团队，但是燧原没有这一块的问题。

4、该科技股将在2024年初上市。根据弘信电子（30065SZ）于2023年11月24日在投资者互动平台表示，燧原科技产品将在2024年初上市。

5、算。根据查询燧原科技官网得知，燧原科技算大厂，燧原是国家大基金在算力芯片赛道唯一投资的企业。针对本轮融资，腾讯投资董事表示：“燧原是国内领先的算力芯片厂商，团队研发实力强，执行力优秀，已量产了多代云端算力芯片，在互联网、教育科研、智慧城市等多个领域成功落地。

6、GPU：景嘉微、航锦科技，和未上市的地平线、黑芝麻、摩尔线程； 景嘉微公司JM9系列图形处理芯片可应用于地理信息系统、媒体处理、CAD辅助设计、游戏、虚拟化等高性能显示和人工智能计算领域。

如何理解阿里首款AI芯片含光800的高性能和快速商用背后的技术与...

阿里首款AI芯片含光800打破记录：全球最强推理芯片的炼成秘籍 上周，阿里发布含光800，这款云端AI芯片在全球AI推理芯片领域崭露头角。

含光800将通过阿里云对外输出AI算力。基于含光800的AI云服务当天正式上线，相比传统GPU算力，性价比提升100%。过去半年，平头哥先后发布玄铁9无剑SoC平台。随着含光800的发布，平头哥端云一体全栈产品系列初步成型，涵盖处理器IP、一站式芯片设计平台和AI芯片，实现了芯片设计链路的全覆盖。

含光800是阿里巴巴研发的高性能的AI推理芯片，于2019年9月25日在杭州云栖大会上发布。含光800硬件层面采用自研芯片架构，软件层面集成达摩院算法，针对CNN及视觉类算法深度优化计算、存储密度，可实现大网络模型在一颗NPU上完成计算。张建锋表示，含光800已开始被应用在阿里巴巴内部核心业务中。

突破冯·诺依曼架构瓶颈!全球首款存算一体AI芯片诞生性能提升10倍_百度...

月3日，快科技获悉，达摩院成功研发新型架构芯片。该芯片是全球首款基于DRAM的3D键合堆叠存算一体AI芯片，可突破冯·诺依曼架构的性能瓶颈，满足人工智能等场景对高带宽、高容量内存和极致算力的需求。在特定AI场景中，该芯片性能提升10倍以上，能效比提升高达300倍。

从数字计算机时代开始，处理器与内存分离的难题一直是阻碍高性能计算的瓶颈，特别是当处理神经网络任务时。然而，imec与GF的工业联盟在模拟技术上的突破，将冯诺依曼瓶颈一扫而空，通过在SRAM单元中模拟计算，赋予了神经网络在低精度下依然精准的结果。

随着科技的进步，算力已成为推动生产力的关键因素。存内计算技术，凭借其突破传统冯·诺依曼架构的局限，将存储与逻辑单元融合，成为智能计算领域的核心驱动力，备受业界瞩目。

鸿途H30是国内第一款量产存算一体智驾芯片，于行业来说，将多了一个底层架构完全不同的大算力AI芯片的选择，于后摩来说，公司第一款产品，终于等到推向市场的时刻。 存算一体的优势在于，打破了现代计算机技术中冯·诺伊曼架构的存储墙和能效墙的瓶颈，既存储数据也能处理数据，可以显著提升能效比，实现大算力、低功耗。

提高AI 芯片性能和能效的关键之一在于支持高效的数据访问。在传统冯·诺伊曼体系结构中，数据从处理单元外的存储器提取，处理完之后再写回存储器。

月 10 日，后摩智能重磅发布智能驾驶芯片鸿途H30，该芯片物理算力高达 256TOPS@INT8，与时下备受追捧的 256TOPS 英伟达 Orin X 不相上下，典型功耗只有 35W，能效比之高可见一斑。 这块芯片性能如此强劲的背后，在于其采用了颠覆性的底层架构设计——存算一体。

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