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人工智能 (AI) 芯片使用半导体来提供强大的处理器，可使需要高计算资源的领域受益，例如气候、能源、健康和安全。“AI 芯片”一词是指最近一代专门设计用于更快地处理人工智能任务的微处理器。AI 芯片是综合硅片，集成了 AI 技术并用于机器学习。(Viswanathan, 2020) 在过去十年中，深度学习技术领域取得了许多进步。自 2013 年以来，已经开发了各种新型 AI 芯片以及基于这些芯片的产品 (Momose, 2020)。中央处理器 (CPU) 等通用芯片也可以用于一些更简单的 AI 任务，但随着 AI 的发展，CPU 变得越来越不实用 (Saif M. Khan, 2020)。AI 芯片包括图形处理单元 (GPU)、现场可编程门阵列 (FPGA) 和专用于 AI 的专用集成电路 (ASIC)。AI 芯片包括图形处理单元 (GPU)、现场可编程门阵列 (FPGA) 和专用于 AI 的专用集成电路 (ASIC)。图形处理单元 (GPU) GPU 最初设计用于处理游戏等图形密集型任务。GPU 旨在处理并行性并提供高性能，这是并行性导致深度学习 AI 算法所必需的。GPU 是一种出色的 AI 硬件，在创意制作和 AI 中越来越受欢迎。现场可编程门阵列 (FPGA) FPGA 是可编程阵列，可以根据需求重新编程。FPGA 是具有逻辑门阵列的集成电路硅芯片：该阵列可以在现场编程，即用户可以用新定义的配置覆盖现有配置，并可以创建自己的数字电路。FPGA 因其灵活性而价格昂贵。(Pandit，2019) 专用集成电路 (ASIC) ASIC 芯片专为 AI 应用而设计，并与 AI 算法集成。基于 ASIC 的 AI 芯片有不同类型。本报告介绍了 Graphcore、Cerebras、SambaNova 等 AI 芯片以及 Nvidia、Intel、AMD 的 GPU 以及 Google TPU 的技术比较和编程模型规范。这是一项持续进行的工作，旨在评估尽可能多的 AI 芯片。截至撰写本文时，只有 Cerebras、Graphcore 和 Nvidia GPus 可用。本报告不偏袒任何供应商，且与供应商无关。
AI芯片技术对比报告 - STFC ePubs
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