ai芯片框架（ai芯片组）

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本文目录一览：

• 1、ACAP是什么AI芯片架构
• 2、半导体行业深度报告:AIoT芯片研究框架-154页
• 3、AI芯片有哪些分类

ACAP是什么AI芯片架构

ACAP是一个高度集成的多核异构计算平台，核心是新一代的 FPGA 架构，适用于加速广泛的应用，其中包括视频转码、数据库、数据压缩、搜索、AI推断、基因组学、机器视觉、计算存储及网络加速等。

路由器ACAP是针对大户型或别墅的一种组网方案，目的是让家里的每个角落都能保持良好的网络连接，是一种WLAN系统。

比如阿里平头哥刚刚发布的号称全球性能最高的AI推理芯片—含光800，******用赛灵思的ACAP芯片做异构计算等举措皆在巩固阿里云的护城河，也为阿里云国际化，参与海外市场的竞争提供了强大的竞争力。

半导体行业深度报告:AIoT芯片研究框架-154页

1、AIoT发展的四大核”芯”：泛智能—SoC、泛控制—MCU、泛通信—WiFi/蓝牙芯片、泛感知—传感器。SoC：数据运算处理中心，实现智能化的关键。MCU：数据收集与控制执行的中心，辅助SoC实现智能化。

2、半导体分立器件行业供给主要受到行业下游需求和产业转移等因素的影响。

3、根据中国半导体行业协会统计，2021年中国集成电路产业销售额为10453亿元，同比增长12%。

4、年全球半导体材料市场销售额达522亿美元 SEMI报告指出，2019年全球半导体材料市场销售额为522亿美元，小幅下降-1%。

5、CPU在半导体行业中是人们常接触到的一种芯片，最常见的应用就是在电脑中，其中有名的有Intel的 i9-11980HK 和AMD的 R7-5800X 。

6、测试工艺贯穿半导体设计、制造、封装与测试三大过程，是提高芯片制造水平和进行成品率管理的关键之一。

AI芯片有哪些分类

1、AI芯片可以根据不同的设计和应用场景分为多种类型，以下是其中的一些常见类型：CPU和GPU：传统的通用处理器，由于其广泛应用于计算机和移动设备等领域，因此在AI应用中也得到了广泛的应用。

2、AI芯片也被称为AI加速器或计算卡，即专门用于处理人工智能应用中的大量计算任务的模块（其他非计算任务仍由CPU负责）。当前，AI芯片主要分为 GPU 、FPGA 、ASIC。

3、跟电脑类，这是市场主流芯片，已经有一定规模；另一种是类脑芯片，即模拟人脑设计的芯片，相比前者，它属于起步阶段，但是潜力更大。

4、NPU是网络处理器。嵌入式神经网络处理器***用“数据驱动并行计算”的架构，特别擅长处理***、图像类的海量多媒体数据。

5、GPU是目前最主流的AI芯片方案，具有成熟的生态系统和高性能，但是功耗较高，适合云端计算。FPGA是一种可编程的芯片方案，具有灵活性和低功耗的优点，但是开发难度较大，适合边缘计算。

6、目前，随着人工智能及芯片技术的不断成熟，云计算、消费电子、无人驾驶、智能手机等下游产业的产业升级速度不断加快，中国AI芯片产业正处于高速发展时期。

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