2022人工智能芯片解读-技术层面篇
一、基于技术架构、部署位置及实践目标的AI芯片分类
AI芯片一般泛指所有用来加速AI应用，尤其是用在基于神经网络的深度学习中的硬件。
AI芯片根据其技术架构，可分为GPU、FPGA、ASIC及类脑芯片，同时CPU可执行通用AI计算，其中类脑芯片还处于探索阶段。
AI芯片根据其在网络中的位置可以分为云端AI芯片、边缘及终端AI芯片；根据其在实践中的目标，可分为训练（training）芯片和推理（inference）芯片。
云端主要部署训练芯片和推理芯片，承担训练和推理任务，具体指智能数据分析、模型训练任务和部分对传输带宽要求比高的推理任务；边缘
和终端主要部署推理芯片，承担推理任务，需要**完成数据收集、环境感知、人机交互及部分推理决策控制任务。
二、GPU：从图形处理器到通用数据并行处理器
GPU(Graphics Processing Unit)图形处理器最初是一种专门用于图像处理的微处理器，随着图像处理需求的不断提升，其图像处理能力也得到迅速提升。目前，GPU主要采用数据并行计算模式完成顶点渲染、像素渲染、几何渲染、物理计算和通用计算等任务。因其超过CPU数十倍的计算能力，已成为通用计算机和超级计算机的主要处理器。其中通用图形处理器GPGPU(GeneralPropose Computing on GPU)常用于数据密集的科学与工程计算中。
英伟达与AMD仍占据GPU霸主地位，2018年至今，国产GPU也积极发展中，已有部分产品落地。
三、ASIC与FPGA: AI芯片领域“兵家必争之地”
FPGA全称是Field Programmable Gate Array：可编程逻辑门阵列，是一种“可重构”芯片，具有模块化和规则化的架构，主要包含可编程逻辑模块、片上储存器及用于连接逻辑模块的克重购互连层次结构。在较低的功耗下达到GFLOPS数量级的算力使之成为并行实现人工神经网络的替代方案。
ASIC（Application-Specific Integrated Circuit）是指应特定用户要求和特定电子**的需要而设计、制造的集成电路。ASIC从性能、能效、成本均极大的超越了标准芯片，非常适合AI计算场景，是当前大部分AI初创公司开发的目标产品。
四、ASIC与FPGA：功能与市场定位不同，竞争关系不明显
FPGA具有开发周期短，上市速度快，可配置性等特点，目前被大量的应用在大型企业的线上数据处理中心和军工单位。ASIC一次性成本远远高于FPGA，但由于其量产成本低，应用上就偏向于消费电子，如移动终端等领域。
目前，处理器中开始集成FPGA，也出现了可编程的ASIC，同时，随着SoC的发展，两者也在互相融合。
五、基于不同硬件实现方式的AI芯片：**级芯片
在手机、可穿戴设备等端设备中，很少有**的芯片，AI加速将由SoC上的一个IP实现。
SoC(System-on-chip，片上**）作为ASIC设计方法学中的新技术，始于20世纪90年代中期，是以嵌入式**为核心，以IP复用技术为基础，集软、硬件于一体的集成芯片。在一个芯片上实现信号的传输、存储、处理和I/O等功能，包含嵌入软件及整个**的全部内容。
由于高集成效能，SoC已经成为微电子芯片发展的必然趋势。
六、基于不同计算范式的AI芯片：类脑芯片
CPU/GPU/GFPGA/ASIC及SoC是目前用的较多的AI芯片，此类AI芯片大多是基于深度学习，也就是深度神经网络（DNN），以并行方式进
行计算的芯片，此类AI芯片又被称为深度学习加速器。
如今，模仿大脑结构的芯片具有更高的效率和更低的功耗，这类基于神经形态计算，也就是脉冲神经网络（SNN)的芯片为类脑芯片。
目前，部分企业产品已进入小批量试用阶段 ,类脑芯片最快将于2023年成熟，能效比有望较当前芯片提高2-3个数量级。
七、AI芯片发展：向着更低功耗、更接近人脑、更靠近边缘的方向
现在用于深度学习的AI芯片（包括CPU、GPU、FPGA、ASIC）为了实现深度学习的庞大乘积累加运算和并行计算的高性能，芯片面积越做越大，带来了成本和散热等问题。AI芯片软件编程的成熟度、芯片的安全，神经网络的稳定性等问题也未能得到很好的解决，因此，在现有基础上进行改进和完善此类AI芯片仍是当前主要的研究方向。
最终，AI芯片将近一步提高智能，向着更接近人脑的高度智能方向不断发展，并向着边缘逐步移动以获得更低的能耗。
八、AI芯片发展：计算范式创新方向及其硬件实现
AI硬件加速技术已经逐渐走向成熟。未来可能更多的创新会来自电路和器件级技术的结合，比如存内计算，类脑计算；或者是针对特殊的计算模式或者新模型，比如稀疏化计算和近似计算，对图网络的加速；或者是针对数据而不是模型的特征来优化架构。
同时，如果算法不发生大的变化，按照现在AI加速的主要方法和半导体技术发展的趋势，或将在不远的将来达到数字电路的极限（约1到10TFlops/W），往后则要靠近似计算，模拟计算，甚至是材料或基础研究上的创新。
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