AI芯片基础知识
作者：微信文章幻影视界今天分享的是人工智能AI行业研究报告：《AI芯片基础知识》。
本报告共计：67页。完整版PDF电子版报告下载方式见文末。
研究报告内容摘要如下
AI芯片发展趋势
ASIC芯片加速崛起，提升市场占比。
随着摩尔定律逐渐接近极限，业界正在探索新的计算范式(如量子计算、类脑计算)。
结合CPU、GPU、DSP、FPGA等多种芯片的异构计算加速普及，可以根据不同任务的需求灵活调配资源，实现更高的效率和更低的功耗。
端侧推理AI芯片发展提速。
针对特定行业或应用领域(如自动驾驶、医疗影像、智能家居)的高度定制化Al芯片需求增加。
目前GPU在AI芯片占比较大的主要原因
在英伟达的长期努力下，GPU的核心数和工作频率一直在提升，芯片面积也越来越大，算力非常强劲。
功耗方面，GPU依赖先进的工艺制程，以及水冷等被动散热，可以勉强支撑。
生态方面，英伟达推出的CUDA编程模型及其相关库(如cuDNN)已经成为行业标准，极大地简化了开发者编写高效GPU代码的过程。几乎所有的主流深度学习框架(TensorFlow、PyTorch等)都内置了对GPU的支持，这进一步促进了其普及。
普及性方面，由于GPU已经广泛存在于个人电脑、服务器甚至移动设备中，因此基于GPU的解决方案更容易被采纳，并且可以利用现有的硬件基础设施。
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