市场上的AI芯片

1. AI芯片定义
2. AI芯片的参数衡量标准
3. AI芯片的实现架构
4. AI芯片的用途(应用位置云管端/图像语音)
5. AI芯片现状(国内外公司与芯片)
6. AI芯片和linux的关系

1 AI芯片定义

从广义上讲只要能够运行人工智能算法的芯片都叫作 AI 芯片。
但是通常意义上的 AI 芯片指的是针对人工智能算法做了特殊加速设计的芯片
	现阶段，这些人工智能算法一般以深度学习算法为主，也可以包括其它机器学习算法。

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）。

2 AI芯片的参数衡量标准

TFLOPS
TOPS
MLPerf
MAPS
top-5

3 AI芯片的实现架构

如果以设计理念进行划分的话，AI芯片大致可分为两大类别。  

第一类是“AI加速芯片”，它是确定性地加速某类特定的算法或任务，从而达到目标应用领域对速度、功耗、内存占用和部署成本等方面的要求。目前，AI加速芯片的研发有两种主要的方式：
    一种是利用已有的GPU、众核处理器、DSP、FPGA芯片来做软硬件优化；
        gpu
            英伟达
            amd
            地平线
        fpga
            是以FPGA为代表的半定制化芯片，如深鉴科技的DPU
            地平线
    另一种是设计专用的芯片，也就是ASIC。(soc+ip)
        
        ASIC全定制化芯片，如谷歌的TPU
        寒武纪的GPU都属于ASIC芯片,和华为开发了一款智能芯片麒麟970,作为模块NPU存在
        英伟达的GPU和寒武纪的Cambricon，都是仅限于冯诺依曼架构下做的优化。
        比特大陆
第二类是“智能芯片”，它让芯片像人一样能使用不同的AI算法进行学习和推导，处理包含感知、理解、分析、决策和行动的一系列任务，并且具有适应场景变化的能力。目前，面向综合、自适应能力的智能芯片研究有两类设计方法，
    一种是基于类脑计算的“神经拟态芯片”；
        英特尔还通过神经拟态芯片Loihi积极探索新的计算模式。
        西井科技
        ibm
    另一种是基于可重构计算的“软件定义芯片”。
        hinker

4AI芯片的用途(训练推理/应用位置云管端/图像语音)

训练推理
	训练
	推理

应用位置
	服务器端
		（1）服务器端负责AI算法的芯片走的是超级计算机的路子，一方面要支持尽可能多的网络结构以保证算法的正确率和泛化能力；另一方面必须支持高精度浮点数运算，峰值性能至少要达到Tflops（每秒执行10^12次浮点数运算）级别，所以功耗非常大；而且为了能够提升性能必须支持阵列式结构（即可以把多块芯片组成一个计算阵列以加速运算）。
	移动端
		（2）移动端（手机、智能家居、无人车等）的AI芯片在设计思路上有着本质的区别。首先，必须保证功耗控制在一定范围内，换言之，必须保证很高的计算能效；为了达到这个目标，移动端AI芯片的性能必然有所损失，允许一些计算精度损失，因此可以使用一些定点数运算以及网络压缩的办法来加速运算

图像语音
	图像
	语音

5 AI芯片现状(国内外公司与芯片)

国外
	英伟达和谷歌几乎占据了人工智能处理领域80%的市场份额
	其他厂商，如英特尔、特斯拉、ARM、IBM以及Cadence等，也在人工智能处理器领域占有一席之地	
	学术界
国内
	地平线深鉴科技、中科寒武纪 比特大陆
	学术界

6 AI芯片和linux的关系

从 AI芯片 应用位置 来看,AI芯片应用可在服务器和移动端
那么上面跑的系统 绝大多数的选择 就是 linux

AI芯片有 AI相关的IP ,大多也有用于控制的cpu

linux 与 AI 芯片(IP) 如何交互
	1. linux运行在哪里
		cpu核心
	2. linux 与 AI硬件如何交互
		linux驱动与AI交互
		
AI芯片示例:
	rk3399
		cpu:2*cortex-A72+4*cortex-A53
		AI :gpu+npu
	勘智K210
		cpu :2*RISC-V core
		AI  :KPU+APU
	全志R329
		cpu : 2*cortex-A53
		AI	: Arm Zhouyi 0.256T AIPU
	昇腾910
		cpu : 多个CPU,应该是ARMv8
		AI  : 单Die内建 32 颗达芬奇核心
			不同于传统的支持通用计算的CPU和GPU，也不同于专用于某种特定算法的专用芯片ASIC
			达芬奇架构本质上是为了适应某个特定领域中的常见的应用和算法，通常称之为“特定域架构（Domain Specific Architecture，DSA）”芯片。
			https://blog.csdn.net/evolone/article/details/100061616