芯片的種類很多，比如圖形芯片、處理器芯片等等。隨著技術(shù)的發(fā)展，其中一個芯片應運而生，那就是AI芯片。為增進大家對AI芯片的認識，本文將對AI芯片進行詳細闡述。如果你對芯片具有興趣，不妨和小編一起繼續(xù)往下閱讀哦。

　　廣義上講只要能夠運行人工智能算法的芯片都叫作 AI 芯片。通常意義上的 AI 芯片指的是針對人工智能算法做了特殊加速設(shè)計的芯片。AI芯片也被稱為AI加速器或計算卡，即專門用于處理人工智能應用中的大量計算任務的模塊(其他非計算任務仍由CPU負責)。

　　第一階段： 因為芯片算力不足，所以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)沒有受到重視;

　　第二階段：通用芯片CPU的算力大幅提升，但仍然無法滿足神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的需求;

　　第三階段： GPU和和新架構(gòu)的AI芯片推進人工智能落地。

　　GPT-3模型目前已入選了《麻省理工科技評論》2021年“十大突破性技術(shù)。 GPT-3的模型使用的最大數(shù)據(jù)集在處理前容量達到了45TB。根據(jù) OpenAI的算力統(tǒng)計單位petaflops/s-days，訓練AlphaGoZero需要1800-2000pfs-day，而GPT-3用了3640pfs-day。

　　AI運算指以“深度學習” 為代表的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，需要系統(tǒng)能夠高效處理大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(文本、視頻、圖像、語音等)。需要硬件具有高效的線性代數(shù)運算能力，計算任務具有：單位計算任務簡單，邏輯控制難度要求低，但并行運算量大、參數(shù)多的特點。對于芯片的多核并行運算、片上存儲、帶寬、低延時的訪存等提出了較高的需求。

　　隨著近十年來人工智能技術(shù)不斷取得突破性進展，推動著大規(guī)模的場景應用商業(yè)化落地。作為人工智能技術(shù)規(guī)?；瘧玫闹匾锢砘A(chǔ)，AI芯片也擁有巨大的產(chǎn)業(yè)價值和戰(zhàn)略地位。

　　AI芯片應用領(lǐng)域不斷向多維度方向發(fā)展，例如CV(計算機視覺)、自動駕駛、智能手機以及語音交互。而在語音交互領(lǐng)域，中國智能語音市場正在維持高速增長。根據(jù)德勤報告顯示，預計2030年消費級應用場景超過700億元，企業(yè)級場景達到發(fā)展空間也預計將達到千億級規(guī)模。

　　為了讓智能終端擁有更好的交互體驗，針對語音算法打造相匹配的AI芯片，采用軟硬一體化的解決方案幾乎是目前行業(yè)最為普遍的選擇，這也是技術(shù)迭代的必然路徑。如今智能語音賽道云集了眾多玩家，如百度、科大訊飛、云知聲、思必馳、出門問問、啟英泰倫等都紛紛布局了芯片產(chǎn)業(yè)。

　　智能語音在技術(shù)關(guān)聯(lián)和數(shù)據(jù)層次上天生具有更高的復雜度，單單自然語言理解和處理的能力就花費了科學家們數(shù)十年的心血才換來今日的交互體驗。而能夠?qū)⒄Z音識別、語義理解、自然語言處理、語音合成、聲音降噪等技術(shù)實現(xiàn)“云端芯”一體化，把業(yè)務延伸到芯片甚至硬件，才是將技術(shù)商業(yè)化的合理路徑。

　　通用芯片架構(gòu)并非為AI專門設(shè)計，天然存在性能、功耗等方面的局限性已是老生常談。近幾年在業(yè)內(nèi)眾多企業(yè)的努力下，解決了傳統(tǒng)通用芯片的適配問題，公司也紛紛投入到專用芯片的制造。

　　在技術(shù)問題得到解決后，AI語音芯片在商業(yè)化的道路上仍面臨很多挑戰(zhàn)：

　　首先，如何達到在成本約束下的性能最優(yōu)化。智能語音技術(shù)是緊耦合的，東拼西湊的技術(shù)無法得到理想的交互效果。需要納入考量的是將全棧式的解決方案搭載到芯片上，同時每多一項功能就意味著成本的增加。低成本、易實施、低功耗的產(chǎn)品特點需要與解決方案密切結(jié)合。

　　第二，縱觀布局AI語音芯片公司，它們所選的應用終端都集中在家居、電器、機器人、車載等場景。然而這幾類場景產(chǎn)品品類眾多分散是一大特點，尤其是家居電器，大到一臺空調(diào)，小到一個插座都有對語音芯片的需求。如何在這些設(shè)備上適配芯片，判斷芯片每一項效用的必要性，都需要對終端產(chǎn)品功能Know-How有著深刻的掌握。

　　第三，由于客戶廠商天然的分散性，標準產(chǎn)品加工具定制是最高效的合作模式。擁有高效的工具鏈，降低定制化所需要的時間以及邊際成本，將會很大程度提升語音芯片商業(yè)化進程。