ai芯片agu（百度向华为订购1600片AI芯片）

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本文目录一览：

• 1、AI芯片的核心技术是什么
• 2、AI芯片与GPU的区别和联系是什么
• 3、AI芯片有哪些应用场景

AI芯片的核心技术是什么

1、据悉，这款名为Ali-NPU的芯片将运用于图像视频分析、机器学习等AI推理计算。

2、人工智能技术包括计算机视觉、语音识别、自然语言处理、机器学习、大数据五大类。

3、这颗全称为「含光 800 NPU」的芯片是阿里第一颗人工智能芯片，已开始应用在阿里巴巴内部核心业务中。根据阿里方面的测试，「含光 800」这颗主要用于云端视觉处理场景芯片，已经成为全球性能最强的 AI 芯片。

4、那么，AI芯片的生产***用的主要工艺是什么呢？本文将为您一一介绍。首先，AI芯片生产的主要工艺是CMOS工艺。CMOS即为ComplementaryMetal-Oxide-Semiconductor，是晶体管技术的一种变种。

AI芯片与GPU的区别和联系是什么

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。

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。

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。

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。

AI芯片有哪些应用场景

1、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。

2、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。

3、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。ASIC：专用集成电路，根据特定的应用场景定制设计，性能高、功耗低，但是开发成本较高，适合量产。

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