【TechWeb】人类历史上第一次出现人工智能这个词，已经是半个多世纪以前的事了。近年来，在深度学习的驱动下，人工智能浪潮走入了一个新时代，AI芯片也遍地开花，创业公司如雨后春笋般出现。但是，AI芯片这个江湖，依旧是英伟达以GPU独霸江湖，在图形处理方面占据着绝对的优势，市场占有率达到了一半以上，英特尔、谷歌、亚马逊等巨头也纷纷追赶，不过江湖凶险，在AI芯片这块宝地还未明朗之前，谁也不敢确定会发生什么。

什么是AI芯片？

一般来说，AI芯片被称为AI加速器或计算卡，即专门用于加速AI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）。AI的三大关键基础要素分别是是数据、算法和算力。传统的 CPU一般都不是很适合人工智能算法的执行，主要原因在于其计算指令遵循串行执行的方式，没能发挥出芯片的全部潜力。与之不同的是， GPU 具有高并行结构，在处理图形数据和复杂算法方面拥有比 CPU 更高的效率。其实这个道理很简单，CPU负责逻辑推断，GPU负责处理图形数据处理，GPU拥有大体量的逻辑运算单元用于数据处理，对于密集型数据可以进行并行处理。最近提出的NPU以及谷歌的TPU都是整合数据、加强算力的一种手段，在CPU时代由于图形处理对性能提出更高的要求而出现英伟达，在下一个人工智能时代，在大数据驱动的时代，谁会抢下新一代处理器的算力巅峰成为下一个独霸江湖的王者呢？

2．下一个风口——通用

目前， GPU在训练方面已经发展到较为成熟的阶段。谷歌、 FACEBOOK、微软、 TWITTER 和百度等公司都在使用 GPU 分析图片、视频和音频文件，以改进搜索和图像标签等应用功能。但是英伟达也存在很大的问题，深度学习算法分为训练和推断两部分， GPU 平台在算法训练上非常高效。但在推断中对于单项输入进行处理的时候，并行计算的优势不能完全发挥出来。

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