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人工智能是未來數年的主流和趨勢，它是由算法、算力和數據組成，而算力的決定性因素就是AI芯片。目前全球從事AI芯片研究的企業接近百家，未來可能會更多，因為AI芯片分很多種，應用場景的多樣化決定其芯片不一樣。以雲端和終端的芯片最多，其中大概有二三十家能成為主流的芯片，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，共同開發用於實時推理的新型芯片。高通一直專注於智能手機、汽車和機器人等終端側人工智能的研究。高通的驍龍AI芯片，在高度集成的系統級芯片中提供異構計算的能力，成為目前眾多AI手機的標配。
二、英偉達
英偉達發佈了一塊新型芯片，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，在一個芯片上有1500億個晶體管，使得它成為世界上最大的芯片。除了機器學習，P100還能進行各種高性能的計算任務，英偉達只是想讓你們知道這款芯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芯片，他們內部將其稱為蘋果神經引擎。據稱，這塊芯片將能夠改進蘋果設備在處理需要人工智能的任務時的表現，如面部識別和語音識別等，新A11 Bionic神經引擎採用多核設計，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芯片就是TPU，也就是Tensor Processing Unit。TPU是專門為機器學習應用而設計的專用芯片，通過降低芯片的計算精度，減少實現每個計算操作所需的晶體管數量，從而能讓芯片的每秒運行的操作個數更高，這樣經過精細調優的機器學習模型就能在芯片上運行的更快，進而更快的讓用戶得到更智能的結果。
五、微軟
微軟蟄伏六年，打造出了一個迎接AI世代的芯片。那就是Project Catapult。這個FPGA目前已支持微軟Bing，未來它們將會驅動基於深度神經網絡——以人類大腦結構為基礎建模的人工智能——的新搜索算法，在執行這個人工智能的幾個命令時，速度比普通芯片快上幾個數量級。
六、IBM
百年巨人IBM，在很早以前就發佈過wtson，現在他的人工智能機器早就投入了很多的研製和研發中去。而在去年，他也按捺不住，投入到類人腦芯片的研發，那就是TrueNorth，郵票大小、重量只有幾克，但卻集成了54億個硅晶體管，內置了4096個內核，100萬個“神經元”、2.56億個“突觸”，能力相當於一臺超級計算機，功耗卻只有65毫瓦。
七、三星
看到蘋果和華為在AI芯片上投入巨大，三星自然不甘落後。近日，據韓國媒體報道，三星將在今年推出一款NPU，它們已經完成第一款神經處理單元的開發工作，這款芯片將用在自己的手機上。除了這款芯片，它們也在研發新的AI服務器芯片，準備將這款芯片賣給其它服務器廠商。
八、寒武紀
寒武紀於2016年發佈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，入選了第三屆世界互聯網大會評選的十五項“世界互聯網領先科技成果”。這款處理器基於寒武紀科技所發明的國際首個人工智能專用指令集，具有完全自主知識產權，在若干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
中星微電子推出量產的“NPU”芯片。對於企業而言，實現量產是定義‘首款’NPU芯片的標準。中星微CTO張韻東博士介紹，“星光智能一號”VC0758可以支持Caffe、TensorFlow等多種神經網絡框架，支持AlexNet、GoogleNet等各類神經網絡。每個NPU具有4個內核，每個內核有兩個數據流處理器，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
紫光展銳作為國內出貨量最大的芯片廠商之一，其中低端芯片在非常佔有率很高。對於AI芯片這塊藍海，它們也不會放過的，2018年，紫光展銳發佈了首款支持人工智能應用的8核LTE SoC芯片平臺—紫光展銳SC9863。面向全球主流市場，可實現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集成了LTE芯片，採用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鐧。2019年，思必馳發佈AI芯片——深聰TAIHANG芯片（TH1520），據介紹，TH1520是一款聚焦於語音應用場景下的AI專用芯片，主要面向智能家居、智能終端、車載、手機、可穿戴設備等各類終端設備。TH1520進行了算法硬件優化，基於雙DSP架構，內部集成codec編解碼器以及大容量的內置存儲單元，TH1520採用了AI指令集擴展和算法硬件加速的方式，使其相較於傳統通用芯片具有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發佈會，正式推出全球首款面向物聯網的AI芯片——UniOne。該芯片由雲知聲自主設計研發，採用雲知聲自主AI指令集，擁有具備自主知識產權的DeepNet、uDSP（數字信號處理器），支持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、深鑑科技
據悉，深鑑推出過六款AI產品，分別是人臉檢測識別模組、人臉分析解決方案、視頻結構化解決方案、ARISTOTLE架構平臺，深度學習SDK DNNDK、雙目深度視覺套件。芯片方面，公佈了最新的芯片計劃，由深鑑自主研發的芯片“聽濤”、“觀海”已經面市。
十四、比特大陸
2017年，比特大陸發佈了全球首款公開發售的TPU(Tensor Processing Unit張量計算單元)芯片BM1680，專門用於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芯片BM1682，BM1682是一塊專門用於圖像/視頻處理方向的人工智能芯片。
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佈了華為自主研發的全球首個覆蓋全場景人工智能的Ascend系列芯片。徐直軍正式宣佈了華為自研的人工智能昇騰芯片（Ascend）的存在，並同時公佈了其中的兩款——昇騰910和昇騰310，其中昇騰910（Ascend 910）是目前全球已發佈的單芯片計算密度最大的AI芯片，昇騰310（Ascend 310）則是目前面向計算場景最強算力的AI SoC。
百度在2018年百度AI開發者大會上宣佈推出雲端全功能AI芯片“崑崙”，“崑崙”是中國第一款雲端全功能AI（人工智能）芯片，也是業內設計算力最高的AI芯片。它的運算能力比最新基於FPGA的AI加速器，性能提升了近30倍。
總結
AI芯片也被稱為AI加速器或計算卡，即專門用於處理人工智能應用中的大量計算任務的模塊（其他非計算任務仍由CPU負責）。當前，AI芯片主要分為 GPU 、FPGA 、ASIC。AI的許多數據處理涉及矩陣乘法和加法，大量並行工作的GPU提供了一種廉價的方法，但缺點是更高的功率。
AI芯片該使用什麼方法原理去實現，目前沒定論，而人們的研究主要集中在如何更好的適應已有的數據流式處理模式進行的芯片優化設計。很多的AI芯片包括現成的CPU，GPU，FPGA和DSP的各種組合，未來AI芯片的趨勢是怎樣，還沒有一個明確的定論。
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