AI芯片也被稱為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。

目前市場上比較常見的用于AI的芯片有CPU、GPU、FPGA和DSP，以及他們的各種組合。

雖然CPU(中央處理器)、GPU(圖像處理器)和FPGA(現場可編程門陣列)都可以運行AI算法，但從嚴格意義上來講，他們都不是AI芯片。AI芯片本質上是ASIC(專用集成電路)，需要為AI算法專門設計。

AI芯片的功能

(1)訓練。對大量的數據在平臺上進行學習，并形成具備特定功能的神經網絡模型。對AI芯片有高算力、高容量和訪問速率、高傳輸速率、通用性的要求。

(2)推理。利用已經訓練好的模型通過計算對輸入的數據得到各種結論。對于 AI芯片主要注重算力功耗比、時延、價格成本的綜合能力。實驗證明低精度運算(如float16，int8)可達到幾乎和float32同等的推理效果，所以AI推理芯片有低精度算力的要求。

AI芯片的應用場景

AI芯片的應用場景非常廣泛，涉及到圖像識別、語音識別、機器翻譯、等多個領域。下面分別介紹幾個典型的應用場景。

1、圖像識別

圖像識別是AI芯片的一個重要應用場景。在圖像識別領域，AI芯片可以實現高效、準確的目標檢測、圖像分類、目標跟蹤等功能。例如，人臉識別、車牌識別、智能安防等領域就是AI芯片的重要應用場景。

2、語音識別

語音識別是人工智能領域的一個核心應用之一，而AI芯片的強大算力和高性能計算能力，也使得其在語音識別領域中有著廣泛的應用。AI芯片可以幫助語音識別系統更好地識別語音信號，并將其轉化為文字或實際操作。

3、無人駕駛

無人駕駛是智能出行的重要方向，而AI芯片正是無人駕駛實現的重要支撐。在無人駕駛領域中，AI芯片可以實現道路檢測、障礙物識別、自適應駕駛等功能，從而使得無人駕駛更加安全、智能。

AI芯片的發展趨勢

AI芯片的發展趨勢主要包括以下幾個方面：

1、高效性

從目前的AI應用來看，普及級別的應用都需要進行海量數據的處理和精確的模擬運算。因此，AI芯片需要擁有更強的計算能力和數據處理能力，才能保證應用的高效運行。

2、高性能

隨著人工智能技術的不斷發展，對AI芯片的性能要求也越來越高。未來的AI芯片將更加追求高性能、低功耗、高效率的特性，以滿足人工智能算法的需求。

3、安全性

人工智能應用中，數據的準確性和隱私的安全性至關重要。AI芯片的設計需要考慮如何防止陷阱和安全漏洞，保證數據安全性和應用穩定性，這是AI芯片面臨的重要挑戰之一。

4、多樣化

未來的AI芯片將更加多樣化，涉及到圖像、語音、自然語言處理等多個領域。AI芯片的應用場景也越來越廣泛，涉及到智能家居、智能醫療、自動駕駛等多個領域。