智能写作-人工智能研究正在不断取得突破
编辑：pitaya02 日期：2020-12-01
研究机构 Global MarketInsights预测，人工智能加速芯片市场正处于蓬勃发展的阶段，其市场规模将每年增长35%，到2026年，市场总规模将达到700亿美元。火龙果智能写作
究竟什么是 AI？什么是 AI芯片？
第一，我们要知道芯片实际上就是集成电路，人工智能(Artificial Intelligence, AI)指的是可以运行人工智能算法的芯片，主要是深度学习算法。目前人工智能芯片有四大类：火龙果智能写作
普通晶片(GPU)
特色：单指令，多数据，主要处理图象数据。通过中央处理器发出工作指令。
半自定义芯片(FPGA)
FPGA适用于多指令、单数据流的分析，主要在云端使用。由于 FPGA具有较高的整体运算性能，经常被用于深度学习算法的推理阶段。对比 FPGA和 CPU可以发现两个特点，一是 FPGA没有内存和控制所需的存储器，读取部分比较快；二是 FPGA没有读取指令操作，因此耗电较少。缺点是价格比较高，编程复杂，总体操作能力不够强。火龙果智能写作
完全自定义芯片(ASIC)
ASIC是专门设计的 AI芯片，可以满足特定场景应用的需求。优势在于功耗，可靠性，集成度好，缺点是开发周期长，功能扩展性差。
类脑片片
脑片是一种模拟人脑的神经网络模型的芯片编程结构，该系统能够模拟人脑在感知、行为和思维等方面的功能，也是未来人工智能芯片的一个重要发展方向，但其研究过程却十分困难。火龙果智能写作
AI芯片的发展方向有两个，一个是加速硬件的运算能力，不断优化 GPU, FPGA, ASIC，另一个是利用类脑神经来提高运算能力。
脑片主要是基于冯诺依曼结构，通过模拟人脑的神经结构，对信息进行感知、思考和产生行为。人类大脑中的突触是神经元之间的连接，能够根据传递的神经元信号的强弱和极性来调整传递效率，并且在信号消失后仍能保持传递效率。而且仿效这类操作方式的脑机接口芯片就可以实现数据并行传输、分布式处理，并能在低功耗条件下实时处理海量数据。
IBM公司在2011年8月首次开发了两个原型硅片，它们具有感知和认知的能力，能够像大脑一样学习和处理信息，但是它们最多能容纳20多万个可编程突触。
2014年8月， IBM发布了第二代类脑芯片“TrueNorth”，这是100万个可编程神经元和2.56亿个可编程突触的总和，与第一代相比，它的性能大大提高。
IBM2016发布了另一项新的研究，它可以实现手指识别，情绪识别，图像分类，目标跟踪等等。火龙果智能写作
在2017年，英特尔发布了 Loihi芯片，它能够模仿大脑根据环境的各种反馈来学习如何工作，利用数据来学习和推理。洛伊希采用了异构设计，它由128个神经形态核心(Neuromorphic Core)+3个低功耗英特尔X86核心组成，号称拥有13万个神经元和1.3亿触突。
此外，高通的“认知计算平台”也曾在该行业引起轰动，该平台可以整合到高通公司量产的 Snapdragon处理器芯片中，通过联合处理提高系统的认知计算性能，并能实际应用于手机和平板电脑等设备，支持语音识别、图像识别、场景实时标注等实用功能，表现优异。火龙果智能写作
英国《自然》杂志在2018年8月刊载了中国自主研发的天机芯片，清华大学精密仪器系施路平教授团队开发的类脑计算芯片“天机核心”也在发布会上亮相。
2018年7月，英特尔公司宣布 Loihi神经形态研究芯片比普通 CPU快1000倍，执行特殊任务更高效10000倍。
尽管现在还没有任何智能系统能达到人类的水平，但人工智能研究正在不断取得突破。将来 AI芯片的更新和迭代肯定会更快，人类可以从事的工作，芯片完全可以替代。我认为，这一奇点离我们并不遥远， AI的产业化将带来新的发展机遇。火龙果智能写作
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