人工智能如火如荼，研究公司Global Market Insights預言，全球人工智能加速芯片市場規(guī)模將以每年35%的速度增長，整體規(guī)模將從2019年的80億美元增長到2026年的700億美元。
那么AI到底是什么，人工智能芯片又是什么呢？
首先，我們要知道，芯片其實就是集成電路，人工智能（Artificial Intelligence，AI）是指能夠運行人工智能算法的芯片，主要以深度學習算法為主。當前的人工智能芯片主要分為四類：
通用芯片（GPU）
特點：單指令、多數(shù)據(jù)，主要處理圖像數(shù)據(jù)。由CPU下達指令進行工作。
半定制化芯片（FPGA）
FPGA適用于多指令，單數(shù)據(jù)流分析，主要用于云端。FPGA整體運算性能更高，因此常用于深度學習算法中的推斷階段。將FPGA 和 CPU 對比可以發(fā)現(xiàn)兩個特點，一是 FPGA 沒有內存和控制所帶來的存儲，讀取部分速度更快，二是 FPGA 沒有讀取指令操作，所以功耗更低。劣勢是價格比較高、編程復雜、整體運算能力不是很高。
全定制化芯片（ASIC）
ASIC是為實現(xiàn)特定場景應用要求而定制的專用AI芯片。優(yōu)點是功耗、可靠性、集成度好，缺點是開發(fā)周期長，功能擴展性不強。
類腦芯片
類腦芯片是一款模擬人腦的神經(jīng)網(wǎng)絡模型的芯片編程架構，這一系統(tǒng)可以模擬人腦功能進行感知方式、行為方式和思維方式，也是未來人工智能芯片一個重要的發(fā)展方向，但是研究過程異常艱難。
人工智能芯片的發(fā)展方向有兩種：一種是加速硬件的計算能力，不斷優(yōu)化GPU、FPGA、ASIC，另一類是采用類腦神經(jīng)結構來提升計算力。
類腦芯片主要是基于馮 諾依曼結構，通過模擬人腦的神經(jīng)結構，進行信息的感知、思考、產(chǎn)生行為。人腦中的突觸是神經(jīng)元之間的連接，能夠隨所傳遞的神經(jīng)元信號強弱和極性調整傳遞效率，并在信號消失后保持傳遞效率。而模仿此類運作模式的類腦芯片便可實現(xiàn)數(shù)據(jù)并行傳送，分布式處理，并能夠以低功耗實時處理海量數(shù)據(jù)。
2011年8月，IBM公司通過模擬大腦結構，首次研發(fā)出兩個具有感知和認知能力的硅芯片原型，可以像大腦一樣具有學習和處理信息的能力，但最高只能容納二十多萬個可編程突觸。
2014年8月，IBM推出了第二代類腦芯片“TrueNorth”，相當于100萬個可編程神經(jīng)元，2.56億個可編程突觸，其性能相較于第一代有了不少的提升。
2016年IBM公司又公布了新的研究成果，可以實現(xiàn)包括手指識別、情緒識別、圖像分類和對象追蹤等。
2017年，英特爾發(fā)布Loihi芯片，可以實現(xiàn)模仿大腦根據(jù)環(huán)境的各種反饋來學習如何操作的運作方式，可以利用數(shù)據(jù)來學習并做出推斷。Loihi采用的是異構設計，由128個Neuromorphic Core（神經(jīng)形態(tài)的核心）+3個低功耗的英特爾X86核心組成，號稱擁有13萬個神經(jīng)元和1.3億個觸突。
高通公司的“認知計算平臺”也曾在業(yè)界引起巨大轟動，它可以融入到高通公司量產(chǎn)的 Snapdragon處理器芯片中，以協(xié)處理的方式提升系統(tǒng)的認知計算性能，并可實際應用于手機和平板電腦等設備中，支持諸如語音識別、圖像識別、場景實時標注等實際應用并且表現(xiàn)卓越。
2018年8月，英國《自然》雜志首次刊登中國自主研發(fā)的天機芯片，清華大學精密儀器系施路平教授團隊研發(fā)的類腦計算芯片“天機芯”首次公開亮相。
2019年7月，英特爾發(fā)布消息稱，其神經(jīng)形態(tài)研究芯片Loihi執(zhí)行專用任務的速度可比普通CPU快1000倍，效率高10000倍。
雖然目前仍然沒有任何一個智能系統(tǒng)能夠接近人類水平，但是人工智能的研究在不斷取得突破。未來AI芯片的更新和迭代速度一定會更快，人類可以從事的工作，芯片完全可以代勞。相信這個奇點已經(jīng)距離我們不遠，AI的產(chǎn)業(yè)化也將迎來新的發(fā)展機遇。
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