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随着5G的应用落地，人工智能技术得到突破创新，并得到进一步的加强，开始成为当代社会里的主流芯片，自然也开始成为电子工程师甚至所有方向的工程师必须关注的重点芯片，今天走进了解人工智能芯片，领略其奥秘之处吧！
对于人工智能芯片，业界人士普遍认为有三个主要的推动力量：
1、海量数据的产生和积累（大数据）
2、理论算法的突破创新
3、计算技术的变革（算力提升）
数据、算法、算力，这三点相互结合缺一不可地组成了人工智能芯片，若是将人工智能芯片比作一个正在远航的火箭，那么大数据是它的燃料，算法和理论是用来控制火箭的飞行轨迹和姿态，算力是支持远航的引擎，为了让火箭飞得更高更远更久，就必须不断获取更多的数据，不断地计算和改进，算法模型提供火箭的框架，对这些数据进行更有效的处理分析，此外还要不断升级算力，从而在更短的时间里处理更多的数据，承载这一切发展最根本的基础是芯片。
市场上的人工智能芯片大致上可归类为四类，分别是：针对AI应用进行架构优化的CPU和GPU、FPGA、AI专用芯片ASIC。此外还有衡量AI芯片的五个重要因素：性能、灵活性、同构性、成本和功耗。
一般来说，研发人工智能芯片要从三部分开始，分别是芯片硬件架构、编程模型和框架、生态系统构建。但需要注意的是，人工智能芯片是针对某种领域进行设计和深度优化的，这也是人工智能芯片和CPU、GPU等通用芯片的最大区别。在人工智能系统里，又可分成训练和推理两个过程。
同时，市场上的人工智能芯片大部分都是以片上系统的形式进行设计和开发的，简单来说就是可以看成一个大蛋糕盒子里装着许多个小蛋糕，这些小蛋糕有的负责任务调度、有的负责数据存储、有的负责通信和接口等等，这样做的好处是节省项目开发时间，避免出错的风险，大大地节省人力物力。
英伟达的GPU芯片之所以在人工智能领域大放异彩，并得到广泛应用，虽然GPU芯片的性能提升很重要，但归根结底在于英伟达拥有成熟且已用的编程框架CUDA，极大地推动人工智能芯片发展。
此外芯片研发还离不开生态系统，即结合软硬件的系统级解决方案，无论是CPU、GPU、FPGA还是人工智能芯片，都离不开这生态系统，一般来说，AI芯片的生态系统无非是芯片和底层硬件、软件、开发工具、编程框架，此外还要提供完整的参考设计、系统解决方案。
以上就是人工智能芯片的分析总结，希望小伙伴们有所帮助。
