人工智能芯片的种类有很多（一）

AI芯片常见的使用地已经越来越多，关于AI芯片的分类也越来越细致，下面就来看看这些分类后的AI芯片。

1、通用芯片（GPU）

GPU是单指令、多数据处理，采用数量众多的计算单元和超长的流水线，主要处理图像领域的运算加速。GPU是不能单独使用的，它只是处理大数据计算时的能手，必须由CPU进行调用，下达指令才能工作。

但CPU可单独作用，处理复杂的逻辑运算和不同的数据类型，但当需要处理大数据计算时，则可调用GPU进行并行计算。

2、全定制化的 ASIC

目前以深度学习为代表的人工智能计算需求，主要采用 GPU、 FPGA 等已有的适合并行计算的通用芯片来实现加速。在产业应用没有大规模兴起之时，使用这类已有的通用芯片可以避免专门研发定制芯片（ASIC） 的高投入和高风险。

但是，由于这类通用芯片设计初衷并非专门针对深度学习，因而天然存在性能、功耗等方面的局限性。随着人工智能应用规模的扩大，这类问题日益突显。

3、类脑芯片

类脑芯片架构是一款模拟人脑的神经网络模型的新型芯片编程架构，这一系统可以模拟人脑功能进行感知方式、行为方式和思维方式。

有人说，ASIC是人工智能芯片的一个主要发展方向，但真正的人工智能芯片未来发展的方向是类脑芯片。

这些你都清楚了吗？