ai芯片与高通芯片（ai芯片 知乎）

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本文目录一览：

• 1、ai芯片用途
• 2、ai芯片能做啥ai芯片有什么用
• 3、构建端侧生成式AI生态,联发科领先高通的一步好棋

ai芯片用途

未来，随着AI技术的不断发展，AI芯片将在更多领域发挥重要作用。除了智能手机，AI芯片还可以应用于智能家居设备、自动驾驶汽车、医疗设备等。通过增强计算能力和数据处理能力，AI芯片将推动这些领域的发展，为人们的生活带来更多的便利和创新。

理论上，AI芯片能让手机拥有更好的性能、以及更长的续航时间。而且对用户隐私的安全性也更有保障，目前很多机器学习服务（例如语音助手）需要将你的数据发送到云端进行分析计算，中途的数据交换隐藏着用户的隐私信息。如果有了AI，就能增加CPU核心同步工作的次数。

英伟达的AI芯片不仅在云端有应用，也在端侧有应用。例如，它可以用于机器人、无人机等设备，通过AI算法实现自主导航、目标识别等功能。此外，英伟达的AI芯片还可以用于数据中心、游戏、云计算等领域，为这些应用提供更快速、更稳定的计算性能。

ai芯片能做啥ai芯片有什么用

在移动终端设备中，AI芯片能够加速图像处理和智能分析任务，如人脸识别、物体检测和场景识别等，从而提高设备的整体性能和智能化水平。安防监控中的智能分析：在安防监控领域，AI芯片能够实时分析监控视频，检测异常行为、人脸比对和车辆识别等，提高监控系统的智能分析能力和安全性。

AI芯片目前广泛的应用在世界的各个领域。比如手机上的智能人脸识别，网络服务器上的大数据分析，无人汽车的自动驾驶，以及机器人的智能化等。

AI芯片通过优化设计针对人工智能算法进行加速，从而实现了在海量数据处理和深度学习等方面的性能提升。当前AI芯片主要可分类为GPU（图形处理器）、FPGA（现场可编程门阵列）和ASIC（专用集成电路）三大类，每类芯片都有着其独特的结构和特点，在不同应用场景中发挥着关键作用。

AI芯片是一种专门用于处理人工智能任务的处理器，它具备核心知识产权，能够支持多种AI通用任务。这种芯片在设计上融合了运行AI算法的能力，使得普通处理器在处理特定类型的AI任务时更加高效。举例来说，AI芯片能够在语音和图像处理方面表现出色，大幅提升这些领域的效率和迭代能力。

在云计算领域，该芯片可以提供更加高效的数据处理能力，满足云计算对大规模数据处理的需求。此外，它还可以应用于自动驾驶、智能家居等领域，推动人工智能技术在各个领域的广泛应用。自主研发的重要性 华为AI芯片的自主研发对于华为乃至整个中国科技产业具有重要意义。

英伟达的AI芯片不仅在云端有应用，也在端侧有应用。例如，它可以用于机器人、无人机等设备，通过AI算法实现自主导航、目标识别等功能。此外，英伟达的AI芯片还可以用于数据中心、游戏、云计算等领域，为这些应用提供更快速、更稳定的计算性能。

构建端侧生成式AI生态,联发科领先高通的一步好棋

联发科在构建端侧生成式AI生态方面确实迈出了一步领先高通的好棋。主要体现在以下几个方面：率先推出支持生成式AI的旗舰芯片：联发科通过推出天玑9300旗舰芯片，率先支持最高330亿参数的大模型在端侧运行，这为生成式AI在智能手机上的落地提供了强大的算力支持。

此外，天玑9300+还具备出色的AI性能，支持多种主流AI大模型，并首次实现了更高速的Llama2 7B端侧运行和天玑LoRA Fusion 0技术。这些技术能够加速端侧生成式AI应用的开发进程，并提升AI推理和生成任务的效率。

此外，在AI处理方面，天玑9300配备了第七代AI处理器APU 790，这是业界首款硬件生成式AI引擎，其在AI性能测试中取得了高分。骁*** Gen2也搭载了高通旗下先进的AI引擎，但在与天玑9300的AI性能对比中，可能并不占[_a***_]。

而天玑9300+作为天玑9300的升级版，主要在CPU频率上有所提升，从25GHz提升到了4GHz，使其成为安卓阵营中频率最高的5G芯片。

此外，天玑9400在AI处理方面也有显著进步，集成了第八代NPU 890 AI引擎，生成式AI性能提升80%，功耗节省35%。同时，它支持大语言模型的提示词处理，存储容量单位提升至32K，Stable Diffusion性能翻倍，并首发支持端侧SDXL***风格图，极大提升了AI处理的复杂度和效率。

此外，天玑9400还集成了MediaTek第八代AI处理器NPU 890，生成式AI性能提升80%，AI功耗节省35%，支持大语言模型的提示词处理，存储容量单位提升至32K，Stable Diffusion性能翻倍，并支持端侧SDXL***风格图，极大提升了AI处理的复杂度和效率。

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