現(xiàn)如今，AI已經(jīng)應用于醫(yī)學，化工，圖像識別，智能汽車中，人工智能芯片相比傳統(tǒng)的芯片更加智能，通過對大量數(shù)據(jù)行為分析獲得智能化信息，做出智能化信息處理。

　　2017年，當AlphaGo在圍棋大戰(zhàn)中完勝柯潔后，各大媒體對人工智能的討論就不絕于耳，甚至有人擔心機器會具備自主思維，終有一天會像電影《終結(jié)者》中的場景一樣對人類造成生存威脅。不管這種危機是否存在，但必須認識到人工智能芯片在架構(gòu)和功能特點上與傳統(tǒng)的CPU是有著非常大的區(qū)別。

　　模擬了大腦機制

　　傳統(tǒng)的CPU運行的所有的軟件是由程序員編寫，完成的固化的功能操作。其計算過程主要體現(xiàn)在執(zhí)行指令這個環(huán)節(jié)。但與傳統(tǒng)的計算模式不同，人工智能要模仿的是人腦的神經(jīng)網(wǎng)絡，從最基本的單元上模擬了人類大腦的運行機制。它不需要人為的提取所需解決問題的特征或者總結(jié)規(guī)律來進行編程。

　　人工智能是在大量的樣本數(shù)據(jù)基礎上，通過神經(jīng)網(wǎng)絡算法訓練數(shù)據(jù)，建立了輸入數(shù)據(jù)和輸出數(shù)據(jù)之間的映射關系，其最直接的應用是在分類識別方面。例如訓練樣本的輸入是語音數(shù)據(jù)，訓練后的神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)的功能就是語音識別，如果訓練樣本輸入是人臉圖像數(shù)據(jù)，訓練后實現(xiàn)的功能就是人臉識別。

　　通常來說，人工智能包括機器學習和深度學習，但不管是機器學習還是深度學習都需要構(gòu)建算法和模式，以實現(xiàn)對數(shù)據(jù)樣本的反復運算和訓練，降低對人工理解功能原理的要求。

　　因此，人工智能芯片需要具備高性能的并行計算能力，同時要能支持當前的各種人工神經(jīng)網(wǎng)絡算法。傳統(tǒng)CPU由于計算能力弱，支撐深度學習的海量數(shù)據(jù)并行運算，且串行的內(nèi)部結(jié)構(gòu)設計架構(gòu)為的是以軟件編程的方式實現(xiàn)設定的功能，并不適合應用于人工神經(jīng)網(wǎng)絡算法的自主迭代運算。傳統(tǒng)CPU架構(gòu)往往需要數(shù)百甚至上千條指令才能完成一個神經(jīng)元的處理，在AI芯片上可能只需要一條指令就能完成。

　　實際運用更加廣泛

　　目前對AI芯片的需求主要集中方面。

　　從應用場景角度看，AI芯片主要有兩個方向，一個是在數(shù)據(jù)中心部署的云端，一個是在消費者終端部署的終端。從功能角度看，AI芯片主要做兩個事情，一是Training(訓練)，二是Inference(推理)。

　　AI芯片的大規(guī)模應用分別在云端和終端。云端的AI芯片同時做兩個事情：Training和Inference。Training即用大量標記過的數(shù)據(jù)來“訓練”相應的系統(tǒng)，使之可以適應特定的功能，比如給系統(tǒng)海量的“貓”的圖片，并告訴系統(tǒng)這個就是“貓”，之后系統(tǒng)就“知道”什么是貓了;Inference即用訓練好的系統(tǒng)來完成任務，接上面的例子，就是你將一張圖給之前訓練過的系統(tǒng)，讓他得出這張圖是不是貓這樣的結(jié)論。

　　Training和Inference在目前大多數(shù)的AI系統(tǒng)中，是相對獨立的過程，其對計算能力的要求也不盡相同。Training需要極高的計算性能，需要較高的精度，需要能處理海量的數(shù)據(jù)，需要有一定的通用性，以便完成各種各樣的學習任務。

　　人工智能芯片在各個行業(yè)的市場應用都驗證了它的實用價值，各大公司對AI芯片的技術投入也說明了它將在未來得到良好發(fā)展。