人工智能芯片
人工智能芯片 (第2/2页)
实时计算请求（如语音云识别）。
ASIC（专用集成电路，Application Specific IntegratedCircuit）则是不可配置的高度定制专用芯片。特点是需要大量的研发投入，如果不能保证出货量其单颗成本难以下降，而且芯片的功能一旦流片后则无更改余地，若市场深度学习方向一旦改变，ASIC前期投入将无法回收，意味着ASIC具有较大的市场风险。但ASIC作为专用芯片性能高于FPGA，如能实现高出货量，其单颗成本可做到远低于FPGA。
从市场角度而言，目前人工智能芯片的需求可归纳为三个类别：首先是面向于各大人工智能企业及实验室研发阶段的训练环节市场；
其次是数据中心推断（inference on cloud），无论是亚马逊Alexa还是出门问问等主流人工智能应用，均需要通过云端提供服务，即推断环节放在云端而非用户设备上；
第三种是面向智能手机、智能安防摄像头、机器人/无人机、自动驾驶、VR等设备的设备端推断（inference on device）市场，设备端推断市场需要高度定制化、低功耗的人工智能芯片产品。如传闻华为即将在Mate10的麒麟970中搭载寒武纪IP，旨在为手机端实现较强的深度学习本地端计算能力，从而支撑以往需要云端计算的人工智能应用。
我们围绕上述的分类标准，从市场及芯片特性两个角度出发，可勾画出一个人工智能芯片的生态体系，整个生态体系分为训练层、云端推断层和设备端推断层。