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ai芯片為什么,AI芯片之戰(zhàn)

比爾投資了AI芯片公司Luminous , 因?yàn)锳I芯片領(lǐng)域缺乏專業(yè)巨頭 。對(duì)于很多公司來說 , 你和英特爾在芯片上競爭的機(jī)會(huì)不大 , AI芯片是彎道超車的機(jī)會(huì) 。另一種是終端芯片 , 體積小 , 能耗低 。用在哪里 , 數(shù)據(jù)可以直接計(jì)算 。現(xiàn)在基本上芯片Google是云端AI芯片 , Intel是終端AI芯片 。
為什么不開發(fā)個(gè)人電腦上AI芯片?

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【ai芯片為什么,AI芯片之戰(zhàn)】感謝邀請(qǐng) 。樓主的問題是:為什么不開發(fā)個(gè)人電腦上AI芯片 , 我覺得這個(gè)問題有點(diǎn)太過廣義 , 能肯定回答這個(gè)問題的人一定是在AI的專業(yè)領(lǐng)域做過研究的人 , 而我的回到只能是拋磚引玉 , 做一些膚淺的解釋 , 希望有更加專家的朋友來做更為深刻的剖析 。什么是AI針對(duì)這個(gè)問題 , 為您要搞明白什么是AI?人工智能(ArtificialIntelligence) , 英文縮寫為AI , 
AI芯片指的就是人工智能芯片 。為什么手機(jī)端AI更普遍當(dāng)下手機(jī)的AI應(yīng)用是十分廣泛和有效的 , 因?yàn)槭謾C(jī)的便利性要原高于電腦 , 手機(jī)掌上終端的使用更為便捷 , 因而手機(jī)對(duì)于AI的應(yīng)用更有便捷性 , 但這并不能說明個(gè)人電腦上就沒有可能應(yīng)用AI芯片 , 據(jù)我所知 , 在一些智慧控制領(lǐng)域 , 已經(jīng)在PC端開始應(yīng)用AI芯片 , 雖然還沒有大范圍的普及 , 但是我覺得在以后的日子里 , PC端的AI芯片會(huì)應(yīng)用的越來越廣泛 。
當(dāng)前人工智能芯片趨勢在全球的大形勢下 , 中國芯也在慢慢成熟起來 , 《中國制造2025》中就提到了人工智能芯片的相關(guān)發(fā)展方向 , 更是明確了到2025年我國在芯片自給率上要達(dá)到50% 。在我們已知和未知的AI領(lǐng)域 , 可能正在上演一處處精彩的博弈 , 只是我們還沒有真正去領(lǐng)會(huì)AI的威力 , 綜上來看 , 隨著智能手機(jī)、智能家居、無人機(jī)、智慧機(jī)器人等的迅猛發(fā)展 , AI芯片勢必會(huì)突飛猛進(jìn)地前進(jìn) 。
AI芯片之戰(zhàn) , 國內(nèi)芯片企業(yè)為何按兵不動(dòng)?
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我國已經(jīng)在動(dòng)了呀 , 不過目前還有差距 。有人說 , 50年才能反超美國 , 務(wù)實(shí)求真的講 , 不需要50年啊 , 彎道超車 , 也許我們跑的更快!1、有一少部分芯片已經(jīng)追趕上美國了 , 2、很多芯片技術(shù)水平 , 馬上平起平坐了 。3、個(gè)別核心芯片技術(shù) , 還要一段時(shí)間 , 時(shí)間不一吧 , 目前中國企業(yè)發(fā)布芯片情況:華為芯片:北京時(shí)間2018年8月31日晚 , 中國華為發(fā)布了中國最新一代芯片——麒麟980 。
10月10日有發(fā)布了兩款:華為昇騰910和昇騰310 , 預(yù)計(jì)在明年第二季度正式推出阿里:AIMatrix預(yù)計(jì)明年4月份發(fā)布 , 百度:2018年7月4日 , 發(fā)布云端全功能AI芯片“昆侖”小米:2017年2月28日 , 發(fā)布松果公SoC芯片“澎湃S1騰訊和360:目前沒有研發(fā)芯片 。格力董明珠 , 也在拆資30億研發(fā)芯片 , 目前沒有公布進(jìn)展情況 , 
什么叫AI芯片 , 和普通芯片有何區(qū)別?
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什么是AI芯片:手機(jī)AI芯片 , 就是根據(jù)用戶習(xí)慣與需求 , 能夠通過芯片的硬件處理能力(收集整理信息、運(yùn)算與分析、應(yīng)對(duì)處理)與系統(tǒng)傳輸配合 , 推算出用戶的愛好與需求 , 并及時(shí)反饋給客戶 , 比如識(shí)別用戶語音從而做出相應(yīng)的反應(yīng) 。AI芯片與非AI芯片有何區(qū)別:拿全球首款智能手機(jī)AI芯片為例 , 華為麒麟970在非AI芯片同樣擁有CPU、GPU、ISP、DSP的基礎(chǔ)上 , 首次集成NPU專用硬件處理單元 , 俗稱嵌入式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器 , 就像人的大腦一樣高速運(yùn)轉(zhuǎn) , 實(shí)現(xiàn)類似于人類大腦的計(jì)算、傳輸、反應(yīng)能力 , 為手機(jī)的多種場景化提供了可能 , 

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