已經被研發出來的AI晶片有哪些？

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人工智能是未來數年的主流和趨勢，它是由算法、算力和資料組成，而算力的決定性因素就是AI晶片。目前全球從事AI晶片研究的企業接近百家，未來可能會更多，因為AI晶片分很多種，應用場景的多樣化決定其晶片不一樣。以雲端和終端的晶片最多，其中大概有二三十家能成為主流的晶片，看看它們是哪些吧！

一、高通

高通一直在和Yann LeCun在Facebook AI研究機構的團隊保持合作，共同開發用于實時推理的新型晶片。高通一直專注于智能手機、汽車和機器人等終端側人工智能的研究。高通的骁龍AI晶片，在高度內建的系統級晶片中提供異構計算的能力，成為目前衆多AI手機的标配。

二、英偉達

英偉達釋出了一塊新型晶片，極大的推動了機器學習的極限。這款特斯拉P100 GPU可以執行深度學習神經網絡任務，速度是英偉達之前高端系統的12倍。據英偉達表示，P100是英偉達傾力之作，研發費用高達20億美元，在一個晶片上有1500億個半導體，使得它成為世界上最大的晶片。除了機器學習，P100還能進行各種高性能的計算任務，英偉達隻是想讓你們知道這款晶片非常擅長機器學習。

三、蘋果

蘋果正在研發一款專門處理人工智能相關任務的晶片，他們内部将其稱為蘋果神經引擎。據稱，這塊晶片将能夠改進蘋果裝置在處理需要人工智能的任務時的表現，如面部識别和語音識别等，新A11 Bionic神經引擎采用多核設計，實時處理速度最高每秒可以達到6000億次。

四、谷歌

谷歌的人工智能相關晶片就是TPU，也就是Tensor Processing Unit。TPU是專門為機器學習應用而設計的專用晶片，通過降低晶片的計算精度，減少實作每個計算操作所需的半導體數量，進而能讓晶片的每秒運作的操作個數更高，這樣經過精細調優的機器學習模型就能在晶片上運作的更快，進而更快的讓使用者得到更智能的結果。

五、微軟

微軟蟄伏六年，打造出了一個迎接AI世代的晶片。那就是Project Catapult。這個FPGA目前已支援微軟Bing，未來它們将會驅動基于深度神經網絡——以人類大腦結構為基礎模組化的人工智能——的新搜尋算法，在執行這個人工智能的幾個指令時，速度比普通晶片快上幾個數量級。

六、IBM

百年巨人IBM，在很早以前就釋出過wtson，現在他的人工智能機器早就投入了很多的研制和研發中去。而在去年，他也按捺不住，投入到類人腦晶片的研發，那就是TrueNorth，郵票大小、重量隻有幾克，但卻內建了54億個矽半導體，内置了4096個核心，100萬個“神經元”、2.56億個“突觸”，能力相當于一台超級計算機，功耗卻隻有65毫瓦。

七、三星

看到蘋果和華為在AI晶片上投入巨大，三星自然不甘落後。近日，據南韓媒體報道，三星将在今年推出一款NPU，它們已經完成第一款神經處理單元的開發工作，這款晶片将用在自己的手機上。除了這款晶片，它們也在研發新的AI伺服器晶片，準備将這款晶片賣給其它伺服器廠商。

八、寒武紀

寒武紀于2016年釋出全球首款商用深度學習專用處理器IP——寒武紀1A處理器打破了多項記錄，入選了第三屆世界網際網路大會評選的十五項“世界網際網路領先科技成果”。這款處理器基于寒武紀科技所發明的國際首個人工智能專用指令集，具有完全自主知識産權，在若幹關鍵人工智能應用上實測，寒武紀1A達到了傳統的四核通用CPU 25倍以上的性能和50倍以上的能效。

九、中星微

中星微電子推出量産的“NPU”晶片。對于企業而言，實作量産是定義‘首款’NPU晶片的标準。中星微CTO張韻東博士介紹，“星光智能一号”VC0758可以支援Caffe、TensorFlow等多種神經網絡架構，支援AlexNet、GoogleNet等各類神經網絡。每個NPU具有4個核心，每個核心有兩個資料流處理器，每個流處理器具有8個長位寬或16個長位寬的SIMD運算單元。

十、紫光展銳

紫光展銳作為國内出貨量最大的晶片廠商之一，其中低端晶片在非常占有率很高。對于AI晶片這塊藍海，它們也不會放過的，2018年，紫光展銳釋出了首款支援人工智能應用的8核LTE SoC晶片平台—紫光展銳SC9863。面向全球主流市場，可實作AI運算與應用，提升移動終端的智能化體驗。據悉，紫光展銳SC9863內建了LTE晶片，采用Cortex-A55架構，八核心設計，主頻1.6GHz。相比A53，性能提升了20%，AI處理能力提升了6倍。

十一、思必馳

本來可以安心的做語音，可是語音進展慢，AI芯成為它們推向市場的一款殺手锏。2019年，思必馳釋出AI晶片——深聰TAIHANG晶片（TH1520），據介紹，TH1520是一款聚焦于語音應用場景下的AI專用晶片，主要面向智能家居、智能終端、車載、手機、可穿戴裝置等各類終端裝置。TH1520進行了算法硬體優化，基于雙DSP架構，内部內建codec編解碼器以及大容量的内置存儲單元，TH1520采用了AI指令集擴充和算法硬體加速的方式，使其相較于傳統通用晶片具有10X以上的效率提升。

十二、雲知聲

2018年，雲知聲在北京召開新品釋出會，正式推出全球首款面向物聯網的AI晶片——UniOne。該晶片由雲知聲自主設計研發，采用雲知聲自主AI指令集，擁有具備自主知識産權的DeepNet、uDSP（數字信号處理器），支援DNN/LSTM/CNN等多種深度神經網絡模型，性能較通用方案提升超50倍。

十三、深鑒科技

據悉，深鑒推出過六款AI産品，分别是人臉檢測識别模組、人臉分析解決方案、視訊結構化解決方案、ARISTOTLE架構平台，深度學習SDK DNNDK、雙目深度視覺套件。晶片方面，公布了最新的晶片計劃，由深鑒自主研發的晶片“聽濤”、“觀海”已經面市。

十四、比特大陸

2017年，比特大陸釋出了全球首款公開發售的TPU(Tensor Processing Unit張量計算單元)晶片BM1680，專門用于人工智能中的深度學習加速。2018年，比特大陸又推出其第二款TPU晶片BM1682，BM1682是一塊專門用于圖像/視訊處理方向的人工智能晶片。

十五、華為

2018年10月10日，在第三屆HUAWEI CONNECT 2018（華為全聯接大會）上，華為輪值董事長徐直軍公布了華為自主研發的全球首個覆寫全場景人工智能的Ascend系列晶片。徐直軍正式宣布了華為自研的人工智能昇騰晶片（Ascend）的存在，并同時公布了其中的兩款——昇騰910和昇騰310，其中昇騰910（Ascend 910）是目前全球已釋出的單晶片計算密度最大的AI晶片，昇騰310（Ascend 310）則是目前面向計算場景最強算力的AI SoC。

十六、百度

百度在2018年百度AI開發者大會上宣布推出雲端全功能AI晶片“昆侖”，“昆侖”是中國第一款雲端全功能AI（人工智能）晶片，也是業内設計算力最高的AI晶片。它的運算能力比最新基于FPGA的AI加速器，性能提升了近30倍。

總結

AI晶片也被稱為AI加速器或計算卡，即專門用于處理人工智能應用中的大量計算任務的子產品（其他非計算任務仍由CPU負責）。目前，AI晶片主要分為 GPU 、FPGA 、ASIC。AI的許多資料處理涉及矩陣乘法和加法，大量并行工作的GPU提供了一種廉價的方法，但缺點是更高的功率。

AI晶片該使用什麼方法原理去實作，目前沒定論，而人們的研究主要集中在如何更好的适應已有的資料流式處理模式進行的晶片優化設計。很多的AI晶片包括現成的CPU，GPU，FPGA和DSP的各種組合，未來AI晶片的趨勢是怎樣，還沒有一個明确的定論。