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什么是人工智能芯片(A尊龙凯时中国官方网站I芯片)?分类、公司和产品介绍

发布时间:2024-07-05 20:15浏览次数: 来源于:网络

  尊龙凯时中国官方网站1956年,人工智能首次走进大众视野,但其一直未形成成熟的产业,直到2007年开始,人工智能技术得到迅猛发展,作为人工智能的重要组成部分,AI芯片也逐渐发展起来,AI芯片(人工智能芯片,Artificial Intelligence Chip)面向人工智能尊龙凯时中国官方网站,是承载着计算功能的基础部件,向上为应用和算法提供高效支持,向下对器件和电路、工艺和材料提出需求。

  (1)GPU(图形处理器):通用型芯片,在计算方面具有高效并行特性;用于图像处理的GPU芯片因海量数据并行运算能力,被最先引入深度学习领域;计算能力强,通用性强,开发周期短,难度小,风险低;但价格贵、功耗高

  (2)FPGA(现场可编程门阵列):半定制化芯片,是一种集成大量基本门电路及存储器的芯片,最大特点为可编程,具有功能可修改,高性能、功耗远低于GPU,一次性成本低等优势;但编程门槛高尊龙凯时中国官方网站、量产成本高

  (3)ASIC(专用集成电路):专门型芯片,是为实现特定需求的专用定制芯片,适合于市场需求量大的专用领域;除不能扩展应用以外,具有专用性强,性能高于FPGA,功耗低、量产成本低等优势;但开发周期长、难度大、风险高、一次性成本高。

  (1)百度的昆仑1:是云端AI芯片,2020年底已经量产2万片,性能相比T4 GPU提升1.5-3倍。百度昆仑2预计在2021年.上半年量产,性能将比昆仑1提升3倍

  (2)地平线:是自动驾驶AI芯片,2020年12月出货量已超10万,搭载此款芯片的汽车实现了L2+级自动驾驶,预计2022年前装装车将超百万

  (3)SigmaStar星宸科技的降龙系列:是Al视觉芯片,在安防领域,为海康威视、大华、宇视等企业提供全系列IPC处理芯片;希望成为全球最大的AI Camera系统芯片供应商

  (4)比特大陆的算丰系列:是云端/终端AI芯片,基于最新款自研AI芯片BM1684,比特大陆AI超算中心助力北京、福州、安徽等地的智慧城市项目

  (5)鲲云科技的CAISA:数据流AI芯片,2020年6月完成量产,相较于英伟达边缘端旗舰产品xavier,鲲云的星空加速卡x3可实现1.48-4.12倍的实测性能提升

  (6)亿智电子的SV/SA/SH系列:是端侧视觉Al芯片,2020年底已有超百万颗芯片量产落地,落地的场景以人脸设备为主

  AI芯片公司和他们的芯片有瑞芯微的RK3399Pro、寒式纪的MLU220、云天励飞的“初芯”、紫光展锐的虎贲T710、华为海思的麒麟970、地平线、黑芝麻智能科技的华山二号

  (1)嘉楠科技的勘智K510AI芯片:定位于中高端端侧推理的芯片,具有强大的影像信号处理能力,同时支持2D/3D的ISP处理,可能的应用场景有智能小区、车载后装市场、智能家居等。

  (2)鲲云信息的CAISA:高性能数据流Al芯片,基于数据流技术,最高可实现95.4%的芯片利用率,在同等峰值算力条件下,可获得同类GPU产品三倍以上的实测算力。

  (3)寒武纪的思元290:寒武纪的首颗训练芯片,采用台积电7nm先进制程工艺,集成460亿个晶体管,采用MLUv02扩展架构,全面支持AI训练、推理或混合型人工智能计算加速任务。相比于思元270芯片,思元290芯片实现峰值算力提升4倍、内存带宽提高12倍、芯片间通讯带宽提高19倍。新架构结合7nm制程,思元290 可提供更优性能功耗比,以及多MLU系统的扩展能力。

  (4)天数智芯的BI芯片:国内第一款全自研、GPU架构下的7纳米云端训练芯片,这款芯片采用7纳米制程、容纳240亿晶体管及采用2.5D CoWos晶圆封装技术,支持FP32,FP16,BF16,INT8等多精度数据混合训练,支持片间互联,单芯算力每秒147T@FP16.

  (5)燧原科技的邃思2.0:第二代人工智能训练芯片,目前世界最大的Al计算单芯片,主芯片面积650平方毫米,采用2.5D先进封装,封装尺寸达57.5mmx57.5mm。芯片共搭载4颗三星HBM2E (高带宽内存),支持最高64GB内存,内存带宽高达1.6TB/s,中国首个支持世界最先进内存HBM2E的产品。

  (6)寒武纪的玄思1000智能加速器:在2U机箱内集成4颗思元290智能芯片,高速本地闪存、Mellanox InfiniBand网络尊龙凯时中国官方网站,对外提供高速MLU-LinkM接口,打破智能芯片、服务器、POD与集群的传统数据中心横向扩展架构,实现AI算力在计算中心级纵向扩展,是AI算力的高集成度平台。

  寒武纪训练产品线采用自适应精度训练方案,面向互联网、金融、交通、能源、电力和制造等领城的复杂Al应用场景提供充裕算力,推动人工智能赋能产业升级。

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