ai芯片包括哪些芯片

　　1.GPU

　　GPU稱為圖形處理器，它是顯卡的核心單元，是單指令、多數據處理器。GPU采用數量眾多的計算單元和超長的流水線，主要處理圖像領域的運算加速。代表產品有Nvidia-Tesla v100。

　　優勢：相比CPU，由于其多線程結構，擁有較強的并行運算能力，與FPGA和ASIC相比，通用性更強。

　　劣勢：價格和功耗比FPGA和ASIC要高，并行運算能力在推理端無法完全發揮。

　　2.FPGA

　　FPGA稱為現場可編程門陣列，用戶可根據自身的需求進行重復編程，適用于多指令、單數據流的分析，與GPU相反。FPGA常用于預測階段，用硬件實現軟件算法，因此，在實現復雜算法方面有一定的難度。

　　優勢：可對芯片硬件層進行靈活編譯，且功耗遠遠小于CPU和GPU。

　　劣勢：硬件編程語言難以掌握，單個單元的計算能力比較弱，硬件成本較高，電子管冗余，功耗可進一步壓縮。

　　3.ASIC

　　ASIC是一種為專門目的而設計的集成電路，是一種實現特定要求而定制的專用AI芯片。除了不能擴展以外，在功耗、可靠性、體積方面都有優勢，尤其在要求高性能、低功耗的移動端。

　　優勢：針對專門的任務進行架構層的優化設計，可實現PPA最優化設計、量產后成本最低。

　　劣勢：初始設計投入大，可編程架構設計難度較大，針對性設計會限制芯片通用性。