是支撑人工智能技能和工业展开的根底设施，具有非常重要的位置。国际传统芯片企业和全球新式互联网巨子纷繁布局人工智能芯片，抢占制高点。我国需求活跃布局，寻觅打破，大力展开人工智能芯片工业，不断进步根底工业竞赛实力。
当时，互联网为人工智能技能供给了丰厚的数据资源，开源算法为企业进入该范畴供给了渠道，具有高功用核算才能又契合商场需求的芯片成为人工智能工业展开的要害要素。
人工智能芯片成为生态竞赛的热门。传统的芯片巨子如英伟达英特尔ARM等公司纷繁发布面向AI机器学习的处理器，另一方面，美国互联网龙头企业如谷歌、苹果、脸书、亚马逊纷繁参加芯片竞赛。未来主导芯片的工业生态体系有或许呈现革新，相似谷歌、亚马逊这样的AI巨子，重整生态，用云服务来揉捏底层硬件供货商的战略布局现已很明显。如谷歌推出的TPU（张量处理单元）是为机器学习定制的专用芯片（ASIC），专为深度学习结构TensorFlow而规划。TPU3.0选用8位低精度核算以节约晶体管，比2017年的TPU 2.0功用进步八倍。微软依据FPGA的Brainwave渠道以及脸书的PyTorch 1.0软件和硬件都与谷歌竞赛，期望与Tensorflow+TPU进行抗衡。
人工智能运用驱动传统核算机芯片架构晋级。芯片曩昔几十年的展开动力首要来源于工艺、架构和运用。跟着摩尔定律挨近极限，运用需求从个人电脑、移动通讯不断改变，人工智能运用的高功用核算需求成为当时芯片技能的首要驱动力之一。通用处理器的架构现已无法习惯人工智能对芯片功用的高需求，架构成为AI芯片军备竞赛的焦点。GPU、TPU等异构芯片纷繁抢占先机，类脑神经元结构芯片的呈现推翻传统的冯诺依曼结构，给工业展开带来新的革新。
当时人工智能芯片首要分两大体系：冯诺依曼体系和非冯诺依曼体系。冯诺依曼体系以五大架构芯片为代表：CPU通用性最强、但功率最低；GPU通用性次之、速度快，可是在神经网络揣度阶段功率低；DSP速度快、功率低、功用单一，现在仅作为处理器IP核运用；FPGA能耗低、可编程迭代，价格高； ASIC芯片专用性最强、功用最高、价格昂贵。非冯诺依曼体系，以IBM TrueNorth芯片为代表，选用人脑神经元的结构来进步核算才能。但现在还处于实验室阶段，真实工业化还需求建立生态体系，包含模拟器、编程言语、集成式编程环境、算法和运用库等东西。当时人工智能芯片沿着从通用到专用的方向不断演进。
国际科技巨子有技能抢先优势。英伟达和谷歌在人工智能芯片功用上暂时处于抢先位置。英伟达的GPU在规划之初首要做图形图像加快核算，后来由于在并行核算方面能供给数百倍于CPU的核算功率而备受重视。GPU并行核算功用的大幅度进步推进了人工智能的研讨与开发进程。当时人工智能范畴的高功用核算现已转变为GPU为主、CPU为辅的结构。英伟达在GPU范畴牢牢占有先机，专利布局很多，对我国而言进入GPU芯片商场难度较高。
谷歌通过建立TPU+Tensorflow软硬件生态来招引开发者、争夺生态竞赛权。依据谷歌发布的论文，TPU运转功率比当时干流的GPU快15~30倍，但TPU不对外出售，并只能针对Tensorflow核算结构运用功率高。未来，一旦TPU抢占了AI芯片的商场主导权，而且只能通过租借谷歌的云服务的方法取得核算资源，将发生新的商业形式和独占企业，对我国甚至全球的工业和生态格式有着严重影响。
我国在人工智能芯片方面堆集较少。现在我国人工智能芯片彻底依靠进口，在传统的桌面通用核算处理器（CPU）方面我国一向根底较差；在图形图像处理芯片（GPU）方面，美国企业处于肯定抢先位置，专利布局很多，我国企业进入的难度较大。在移动芯片方面，华为海思、展讯等凭借ARM架构的授权形式，降低了门槛，在商业商场取得成功，以美国为代表的发达国家以产品禁运、阻遏并购等方法对我国的实践干涉也越来越多。
我国人工智能芯片有研制布局且起步较早。不同的国内企业选用不同的技能架构，各个技能阵营均有企业布局，可是没有完成商业化量产。寒武纪、中星微、地平线、深鉴科技等企业研制不同架构的人工智能处理器芯片，百度发布全功用昆仑芯片，阿里巴巴等公司也在活跃布局研制。我国在人工智能芯片学术研讨上起步早，如中科院寒武纪芯片在2014年—2016年间在深度学习处理器指令集上取得立异开展，在2016年国际核算机体系结构年会中，约六分之一的论文引证寒武纪展开神经网络处理器研讨。2016年寒武纪以IP指令集授权的方法取得商场订单，瞄准高功用服务器、高能效终端芯片、机器人芯片三大范畴，活跃抢位。
当时，信息技能加快展开，社会需求飞速革新，云核算、大数据、深度学习算法打破带动图像辨认、语音辨认、自然言语处理等智能技能长足进步，智能终端、智能医疗、智能机器人等智能运用日益深化群众日子。以芯片为代表的人工智能根底工业快速展开。
我国是全球最大的半导体集成电路消费商场，可是90%依靠进口，自给份额仅10%左右，每年的进口金额超越2000亿美元。我国在人工智能芯片范畴的本钱与研制投入方面、工业展开现状与国际抢先水平依然存在较大距离，尚处于奋力追逐的落后局势。
我国应正视国内外技能根底和技能水平上的距离，在人工智能芯片范畴，镇定判别外部机会和应战，客观知道自身优势和缺点，厘清展开要害问题和相应对策，推进我国人工智能芯片工业做大做强、完成整个人工智能工业高质量展开。
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