AI芯片点亮（ai芯片 通俗易懂）

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本文目录一览：

• 1、智能驾驶芯片新选择,存算一体了解一下
• 2、天垓100获得2亿订单国产GPU站起来了
• 3、gemini没依赖英伟达芯片算力
• 4、AI芯片有哪些应用场景
• 5、AI芯片与GPU的区别和联系是什么

智能驾驶芯片新选择,存算一体了解一下

1、以鸿途H30 打造的智能驾驶解决方案已经在新石器的无人小车上完成部署，这也是业界第一次基于存算一体架构的芯片成功运行端到端的智能驾驶技术栈。

2、月 10 日，后摩智能重磅发布智能驾驶芯片鸿途H30，该芯片物理算力高达 256TOPS@INT8，与时下备受追捧的 256TOPS 英伟达 Orin X 不相上下，典型功耗只有 35W，能效比之高可见一斑。

3、芯片的发展尤为重要，随着技术的突破，我国我国芯片领域获重大突破，近日清华大学研制出全球首颗全系统集成的、支持高效片上学习的忆阻器存算一体芯片，其有望促进人工智能、自动驾驶可穿戴设备等领域发展。

4、A：2021年初，吴强（后摩智能创始人兼CEO）给我打了一个电话，说可以一起做存算一体芯片，当知道了他的想法和对公司的战略时，我没有考虑太久，很快就选择加入进来。因为后摩智能创立之初就选择从底层做起，还有技术创新。

5、年，离开地平线的吴强选择自主创业，他认为，存算一体技术是AI芯片的新方向，对于长期被“卡脖子”的国产芯片厂商来说，存算一体芯片可能是国产芯片算力弯道超车的绝佳机会。

6、存算一体芯片的主要优点是能够将计算和存储功能集成在一个芯片上，从而提高了处理效率和降低了功耗。这种芯片通常用于需要进行大量数据处理和计算的应用场景，例如人工智能、图像处理等。

天垓100获得2亿订单国产GPU站起来了

天垓100获得2亿订单国产GPU站起来了：天数智芯首款芯片天垓100自发布以来，已经获得了2亿元的订单。这款GPU仅使用了一年的时间，就完成了流片点亮测试等一系列调试。

天垓100参数：首先，它使用了台积电7nmFinFET的制程工艺。它支持5DCoWoS封装技术，拥有240亿个晶体管。天垓100有着32GBHBM2内存，存储带宽达到了2TB。

天垓100相当于骁龙多少：天垓100大致相当于Adreno650。也就是骁***65处理器使用的gpu。首先，这两款芯片使用的都是7nm制程工艺。参数方面，Adreno650频率大概在700MHz左右，还要略低于天垓100。

gemini没依赖英伟达芯片算力

Gemini并没有依赖英伟达芯片算力，而是由谷歌自研的TPU v4和TPU v5e训练出来的大模型。这一举措不仅给予了国内算力崛起的信心，也表明国内互联网巨头开始批量***购华为升腾、寒武纪等国产AI芯片。

算力国产化，Gemini并没有依赖英伟达芯片算力，是由Google自研TPU v4和TPU v5e训练出来的大模型，值得关注的是谷歌设计的TPU细节的论文《数据中心的TPU效能解析》大量引用、致敬我国寒武纪的研究工作。

英伟达的GPU架构设计更加先进，能够更好地支持高精度图像、视频、游戏等方面的处理。而华为的芯片在架构设计方面存在一定的差距。制程技术是影响芯片性能的重要因素之一。

整体对比来看，英伟达占据绝对优势，在五款车中有四款车***用了英伟达的智 驾芯片，但这四款车中又同时有两代Orin芯片。单纯从芯片算力来看，蔚来eT5最高，达到了1016TOPS，小鹏G9最低，只有254TOPS。

鸿博股份是一家与英伟达合作的AI企业，与英伟达协议发起了北京AI创新赋能中心。鸿博全资子公司icon英博数科为唯一指定运营主体。该公司通过与英伟达合作，推动AI技术的发展和应用，为客户提供更好的服务。

算力巅峰：神仙打架 这样一来，就很清楚了，算力芯片领域，眼下是高通和英伟达“神仙打架”的局面。 值得一提的是，高通是唯一一家没有被限制向中国出售芯片（不止是汽车芯片）的美企。8155能够占有率这么高，有这方面因素。

AI芯片有哪些应用场景

在安防行业应用上，AI芯片能够将现如今的安防设备进行智能化提升，能够提升安防设备的实时监控以及报警功能。

这使得AI芯片可以在各种设备中得到广泛应用，例如智能手机、智能音箱等。客户定制AI芯片在客户定制方面具有很大优势。不同的应用场景需要不同性能、功耗、面积、接口等不同的要求。

机器人技术（Robotics）：是一种涉及[_a***_]、机械、电子等多学科的技术，用于设计、制造和控制机器人。机器人技术在制造业、物流、医疗、家庭等领域得到了广泛应用。

在人工智能的应用场景中，降低功耗也是十分重要的一个因素。最后，AI芯片在数据处理方面也有优势。对于人工智能任务而言，大规模数据的处理是必不可少的。传统的处理器在对数据进行处理时，通常只能处理固定数据格式。

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。

升腾AI处理器主要用于处理大量的数据和复杂的算法，它可以用于各种AI应用场景，如自动驾驶、智能医疗、智能家居等。升腾910是算力最强的AI处理器，被誉为中国芯，它的发布标志着中国在AI芯片领域取得了重要突破。

AI芯片与GPU的区别和联系是什么

1、其次，AI芯片在功耗方面具有优势。AI芯片由于专门为人工智能任务而设计，因此可以通过硬件优化，降低功耗。举个例子，英伟达的GPU，在进行深度学习任务的时候，功耗通常只有普通CPU的几分之一。

2、GPU与CPU的区别：CPU的内核比较少（单核、双核、四核、八核等等），比较复杂，功能强大；GPU的内核比较多（好几百甚至上千个），但比较简单，功能单一，适合于进行像素级并行图形处理。

3、ASIC（专用集成电路）则是针对特定的人工智能应用进行优化的芯片。由于ASIC是针对特定应用进行优化的，因此它的性能和能效比GPU和FPGA更高。比如，谷歌的TPU（张量处理器）就是一种专门为谷歌自身的机器学习需求定制的ASIC芯片。

4、GPU是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上做图像和图形相关运算工作的微处理器。

5、GPU英文全称Graphic Processing Unit，中文翻译为图形处理器。我们通常就叫它显卡，GPU是显示卡的大脑，它决定了该显卡的档次和大部分性能，对于传统PC上来说，GPU同时也是2D显示卡和3D显示卡的区别依据。

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