处理器ai加速,英特尔ai加速

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于处理器ai加速的问题，于是小编就整理了2个相关介绍处理器ai加速的解答，让我们一起看看吧。

AI国内厂商看成绩比外国公司厉害，为什么cpu却感觉还不行？

全球有60多家公司处于开发或销售专用处理器以加速AI应用程序发展的高级阶段。

图中罗列了99家AI芯片相关公司。

全球的人工智能领域有五大巨头领先

算法需要大量的数据沉淀作为基础、拥有海量的数据源是基础、所以这些拥有海量用户的巨头能做成人工智能一点都不意外。

硬件是硬伤

芯片的生产需要光刻机这玩意是科幻级别的东西。制造芯片的光刻机，其精度决定了芯片性能的上限。在“十二五”科技成就展览上，中国生产的最好的光刻机，加工精度是90纳米。这相当于2004年上市的奔腾四CPU的水准。而国外已经做到了十几纳米。

光刻机里有两个同步运动的工件台，一个载底片，一个载胶片。两者需始终同步，误差在2纳米以下。两个工作台由静到动，加速度跟导弹发射差不多。在工作时，相当于两架大飞机从起飞到降落，始终齐头并进一架飞机上伸出一把刀，在另一架飞机的米粒上刻字，不能刻坏了。

2017年，全世界光刻机的出货量是294台，而ASML占据了百分之70的市场份额。而这294台光刻机中，有11台EUV光刻机（目前世界上最先机的，最精密复杂的光刻机），而这11台EUV光刻机都是ASML制造的，售价不菲，每台超过了1亿欧元，折合人民币将近8.7亿元，还不是有钱就能买到！而整个2018年，ASML只生产了18台EUV光刻机。

在ASML年报中显示，他们在2019年向客户交付了26台极紫外线光刻机，较2018年增加了8台，带来的收入达到了31.43亿美元。

而在我国，目前自主生产的最先进的光刻机精度只有90nm，还远远不够，所以，这一块仍然是我们的短板。不过，面对着芯片行业的竞争，我们国家在去年也掀起了一波“芯片热”，早在之前就投资5000亿用于研发芯片，阿里巴巴收购了5家芯片公司，格力董明珠也表示要研发自己的芯片，中芯国际在去年花费1.2亿美元购买了一台EUV光刻机，华为也在5G网络上取得了很大的成功，一切都是我们努力的证明。不过，对于我们来说，只有把尖端科技掌握在自己的手里，这样才不会被人“掐脖子”！

当然国内也有不少巨头有着不错的成绩

华为海思

AI代表性芯片：昇腾910、昇腾310、麒麟980、麒麟990 5G、Hi3559A

昇腾有四大系列，昇腾310是目前面向计算场景最强算力的AI SoC；昇腾910是目前已发布的单芯片计算密度最大的 AI 芯片；麒麟980，是世界上第一个7纳米工艺手机SoC芯片组，世界上第一个cortex-A76架构芯片组，世界上第一个双NPU设计以及世界上第一个支持LTE Cat.21的芯片组；麒麟990 5G是目前晶体管数最多、功能最完整、复杂度最高的 5G SoC，也是首个采用达芬奇架构NPU的旗舰芯片；Hi3559A是一个移动摄像机SoC，具有双核CNN 700 MHz神经网络加速引擎。

百度

AI代表性芯片：昆仑、鸿鹄

据了解，百度从2011年开始开发现场可编程门阵列AI加速器，2018年7月，百度发布自主研发的中国第一款云端全功能AI芯片“昆仑”。2019年7月，百度又发布了智能语音芯片——百度鸿鹄，主打低功耗和高精度。2019年12月18日，三星官方宣布，百度首款AI芯片昆仑已经完成研发，将由三星代工，最早将于2020年初实现量产。

阿里巴巴

AI代表性芯片：含光800、TG6100N

2018年10月31日阿里成立平头哥半导体有限公司，平头哥半导体将打造面向汽车、家电、工业等诸多行业领域的智联网芯片平台。2019年9月阿里首款AI云端推理芯片含光800正式推出，在业界标准的ResNet-50测试中，含光800推理性能比目前业界最好的AI芯片性能高4倍。除此之外，阿里还推出了TG6100N，这款芯片将用于天猫精灵等产品中。

寒武纪

AI代表性芯片：MLU100/270/220

寒武纪科技是北京市一所人工智能技术公司，是全球第一个量产商业人工智能芯片的公司，名称取自寒武纪大爆发认为人工智能改写世界的曙光已经出现。2019年6月寒武纪推出云端AI芯片中文品牌“思元”、第二代云端AI芯片思元270（MLU270）及板卡产品；2019年11月，寒武纪发布边缘AI系列产品思元220（MLU220）芯片及模组产品，思元220基于寒武纪自研架构 MLUv02 设计。

地平线

AI代表性芯片：征程（Journey）、旭日（Sunrise）

深圳地平线机器人科技有限公司成立于2015年6月，2017年12月，发布中国首款全球领先的边缘人工智能视觉芯片征程（Journey）系列和旭日（Sunrise）系列，目前这两大系列均已量产。其中，征程系列芯片使用自研 BPU（Brain Processing Unit)，可实现对车辆、行人和道路环境等多类目标的实时感知。旭日系列处理器采用地平线 BPU 2 代架构，具备在前端实现视觉识别与数据处理、视频结构化的处理能力，可广泛应用于 AIoT 场景。

比特大陆

AI代表性芯片：BM1680/1682/1684/1880

比特大陆（Bitmain）于2013年创立，是一家总部在中国北京的半导体设计公司。公司以设计比特币矿机定制芯片著名。BM1680是BITMAIN面向深度学习领域推出的一款张量处理器，适用于CNN/RNN/DNN等神经网络模型的训练与预测；BM1682，是BITMAIN面向深度学习领域推出的第二代张量处理器；BM1684是比特大陆面向深度学习领域推出的第三代张量处理器，性能较上代提升约6倍；BM1880 TPU可以提供1TOPS的算力@INT8，在Winograd卷积加速运算下，提供高达2TOPS的算力。

云天励飞

AI代表性芯片：DeepEye1000

深圳云天励飞技术有限公司成立于2014年8月，是一家专注于视觉人工智能领域的公司，致力于打造基于视觉芯片、深度学习和大数据技术的“视觉智能加速平台”。其中云天励飞自主研发的AI芯片“DeepEye 1000”在2018年8月成功流片，并将在2019年上半年实现量产及商用。它是一款专用深度学习神经网络处理器芯片，采用ASIP设计思路和异构计算多核SOC架构，集成多处理器单元，并行分布式处理与集中控制系统。

依图

AI代表性芯片：QuestCore

依图科技是朱珑博士于2012年创立，依图科技是全球极少数拥有全栈AI核心自研技术的创新企业，在计算机视觉、语音识别、语义理解、智能决策、AI芯片等领域达到全球领先水平。2019年5月，依图发布首款芯片-取名questcore，中文名求索。该芯片基于领域专用架构（DSA）理念，专为计算机视觉应用而生。

肇观电子

AI代表性芯片：N171

上海肇观电子科技有限公司于2016年05月30日成立，肇观电子致力于计算机视觉处理器和人工智能应用产品的创新和研发，为机器人、无人机 、无人车、安防监控等专业领域提供端到端的解决方案。2018年8月，肇观电子（NextVPU）正式发布AI视觉处理器芯片N171。N171是一款高度集成的SoC芯片，可作为主芯片独立运行操作系统，还可为计算机视觉定制特殊的视觉成像引擎。

嘉楠

AI代表性芯片：K210

2013年，嘉楠canaan由董事长兼CEO张楠赓创办，并发布了全球首款基于ASIC芯片的区块链计算设备，引领行业进入ASIC时代。2018年9月，嘉楠成为行业内第一个交付基于RISC-V架构和自研神经网络加速器的商用边缘智能芯片的公司。其研发的勘智K210是嘉楠科技的第一代内置了一体化SOC方案人工智能芯片，芯片采用内置FPU的RISC-V双核64位处理器架构，具备视听觉同步，低功耗和可编程能力强三大特点。

酷芯微电子

AI代表性芯片：AR9000

上海酷芯微电子有限公司于2011年7月12日成立，主要基于自主研发的无线通信基带和射频、视频信号处理、嵌入式智能视觉等核心技术，为客户提供芯片、模组和解决方案。2018年9月19日上海酷芯微电子针对无人机、无人新零售、智能安防、家庭服务机器人、工业视觉、IOT应用和通信等市场，推出了新一代 AR9000 系列高性能、低功耗的Edge AI 边缘智能处理SoC。

探境科技

AI代表性芯片：Voitist611

2017年7月，探境科技正式成立，鲁勇博士为公司创始人&CEO。探境科技是一家以终端AI处理芯片为核心产品的公司，提供芯片硬件平台和软件算法的整体方案，鲁勇曾经是硅谷著名半导体公司Marvell高管。2019年7月，探境科技发布全球首款通用型AI语音识别芯片——音旋风611(英文名称：Voitist611)，音旋风611实现了97%的超高识别率、毫瓦级别超低功耗。

清微智能

AI代表性芯片：TX101/210/510

北京清微智能科技有限公司成立于2018年7月，是可重构计算芯片领导企业，提供以端侧为基础，并向云侧延伸的芯片产品及解决方案。清微智能的TX101是一款智能传感器产品，具有超强的语音控制功能；TX210是一款智能语音产品系列；TX510是一款智能视觉产品系列，具有超低功耗。公司芯片产品已于2019年上半年量产，预计出货量近千万。

亿智科技

AI代表性芯片：TAi8010

亿智电子科技有限公司是以AI机器视觉算法和SoC芯片设计为核心的系统方案供应商，公司于2016年在珠海注册，志在成为视像安防、汽车电子、智能硬件领域智能化（AI）赋能的行业领导者。亿智一直坚持AI加速、高清显示、音视频编解码、高速数模混合等IP的自主研发，公司发布的TAi8010提供多种AI算力、多类应用市场的产品。

黑芝麻

AI代表性芯片：华山一号

黑芝麻智能科技是一家专注于视觉感知技术与自主IP的AI芯片开发企业，致力于成为全球嵌入式人工智能平台的领跑者，主攻领域为嵌入式图像和计算机视觉，核心业务是提供基于光控技术、图像处理、计算图像以及人工智能的嵌入式视觉感知芯片计算平台，为ADAS及自动驾驶提供完整的商业落地方案。2019年8月，黑芝麻发布了车规级自动驾驶芯片A500（也叫做HS 1），在关键性能超越EyeQ4。

燧原科技

AI代表性芯片：DTU邃思

燧原科技专注人工智能领域云端算力平台，致力为人工智能产业发展提供普惠的基础设施解决方案，提供自主知识产权的高算力、高能效比、可编程的通用人工智能训练和推理产品。2019年12月，燧原科技推出了首款云端 AI 训练芯片邃思 DTU，邃思是针对云端人工智能训练场景的高性能通用可编程芯片，支持 CNN、RNN、LSTM、BERT 等网络模型以及 FP32、FP16、BF16、Int8、Int16、Int32 等数据类型。

知存科技

AI代表性芯片：MemCore001

知存科技成立于2017年10月，专注于模拟存算一体人工智能芯片设计。团队研发存算一体芯片6年，于2016年成功流片验证了国际首块模拟存算一体深度学习芯片。知存科技创新地使用Flash存储器完成神经网络的存储和运算，解决AI的存储墙问题，提高运算效率，降低成本。

2019年知存科技推出了MemCore系列芯片-MemCore001/ MemCore001P，用于低功耗的实时智能语音应用，支持低功耗多命令词识别、降噪、声纹识别等。

启泰英伦

AI代表性芯片：CI100X/110X

启英泰伦于2015年11月在成都高新区注册成立，是一家专注于人工智能语音芯片及提供配套应用解决方案的国家高新技术企业。启英泰伦早在 2015 年就开始进入语音AI市场，2016年9月推出了全球首款人工智能语音识别芯片CI1006，并于 2017 年 1 月实现量产。2019年9月，启英泰伦发布了二代语音 AI 芯片 CI110X 系列（CI1102/CI1103）。

思必驰

AI代表性芯片：TAIHANG

2007年，思必驰成立于英国剑桥高新区，创始人均来自剑桥大学，2008年回国落户苏州。思必驰围绕四个AI进行整体布局：AIOT、AI芯片、AIBOT、AI生态。2019年1月，思必驰发布了其首款AI芯片TAIHANG系列，主打算法和芯片架构深度融合。

云知声

AI代表性芯片：UniOne

云知声专注于物联网人工智能服务，是一家拥有完全自主知识产权、世界顶尖智能语音技术的人工智能企业。公司成立于2012年6月。5月16日，云知声在北京发布了首款面向物联网领域的AI系列芯片UniOne以及第一代“雨燕”。

出门问问

AI代表性芯片：Mobvoi A1

出门问问成立于2012年，是一家以语音交互和软硬结合为核心的人工智能公司，公司自主研发并建立了完整的“端到端”人机交互相关技术栈。2019年5月24日，出门问问在北京发布了旗下首款AI语音芯片模组问芯Mobvoi A1。

Rokid（若琪）

AI代表性芯片：KAMINO18

Rokid成立于2014年，是一家专注人机交互技术和人工智能软硬件产品开发的科技创新型企业，产品涵盖AR眼镜、智能音箱，以及相应的应用与服务。公司拥有国际领先的技术研发和创新能力，核心技术包括语音识别、自然语言处理、图像识别、光学显示等。2109年6月，Rokid在杭州发布了旗下首款AI语音专用芯片KAMINO18。

国内虽说起步较晚但是也在拼命追赶，只要努力一切都还不晚。

硬件层面是国内的痛，建议可以去看科技袁人有集说芯片的内容，至于现在国内的优势确实是在软件层面，移动互联网的成熟，数据的获取以及口人的密集，都导致中国成为AI第一发展重镇。我们可以看到近年的AI第一股旷视科技跟商汤科技，都是在AI领域

有巨大成功突破。硬件，国内强项还是在代工，但这些AI公司也已经陆续投入硬件落地的研发相信在不久的将来，硬件再也不是中国的硬伤。

第一，AI是算法，CPU是硬件，两者在计算机层次上面都不在同一等级，对于知识的要求也不尽相同，人才数量、分布、经验和级别也有很大差别，所以这两者之间既没有什么可比性，也没有什么关联。

第二，AI的算法和框架，目前以开源为主，国内很多厂商的产品也是基于开源产品做二次开发得到的，主流CPU为x86架构，由Intel和AMD控制，国内厂商如果想要使用需要授权，ARM也是需要授权的架构，所以开源的话只能选择RISC-V，这样的产品在市场主流领域的使用数量并没有那么多。

AI加速的意义是什么？云端AI如何加速？

AI加速就是个噱头，本身没有意义，如果能够从底层对资源进行调节，使其运行效率提升，那肯定会带来加速的效果，这些调节大部分是基于重复性调参来实现的，都是人工完成的，跟AI没有一毛钱的关系。如果使用AI来调节，就意味着必然要通过某种操作系统来实现AI的代码，那这部分操作系统本身就会消耗资源，其调参的效果相比直接从底层调参来说，必然要损失一些。所以AI加速都是有限制的，根本没有想象那么美好。

“人工智能就像‘新时代的电力’，带来的改变堪比工业革命。”李彦宏认为，目前已到产业爆发的临界点。工信部副部长罗文将人工智能定义为新一轮产业变革的核心驱动力，认为将重构生产、分配、交换、消费等环节，催生新产品新业态，深刻改变人们的生产生活方式和思维模式。“必须加快人工智能深度应用，培育壮大产业，为经济发展注入新动能。”

而在5G商用的当下，蓬勃发展的AI与5G势必会碰撞出不一样的火花。AI Engine强大的算力和5G强大的网络吞吐能力，势必可以使得很多云端处理的AI用例开始向终端迁移。

在5G通讯方面，AI增强的基带与射频前端势必会在未来得到广泛应用，而AI和5G则可以各取所长，共同赋能尖端的XR体验。以这些AI和5G互通的用例点为契机，高通可以逐步开掘5G的全部潜力，推进“AI+5G”战略的实施。

AI加速意义分为两个方面，更快的训练意味着你可以快速尝试新的想法，促进算法迭代；算法训练好之后，部署服务加速一方面可以让需要实时性的服务具有更好体验，毕竟你刷脸不能让人家等5分钟吧，另一方面也节省计算资源，维护机房成本很高的

到此，以上就是小编对于处理器ai加速的问题就介绍到这了，希望介绍关于处理器ai加速的2点解答对大家有用。