原理
AI的許多數據處理涉及矩陣乘法和加法。大量並行工作的GPU提供了一種廉價的方法,但缺點是更高的功率。具有內置DSP模組和本地存儲器的FPGA更節能,但它們通常更昂貴。
AI晶片該使用什麼方法原理去實現,目前仍然眾說紛紜,這是新技術的特 點,探索階段百花齊放,這也與深度學習等算法模型的研發並未成熟有關,即AI的基礎理論方面仍然存在很大空白。這是指導晶片如何設計的基本前提。因此,目前集中在如何更好的適應已有的數據流式處理模式進行的晶片最佳化設計。
技術手段方面AI市場的第一顆晶片包括現成的CPU,GPU,FPGA和DSP的各種組合。雖然新設計正在由諸如英特爾、谷歌、英偉達、高通,以及IBM等公司開發,但目前還不清楚哪家的方法會勝出。似乎至少需要一個CPU來控制這些系統,但是當流數據並行化時,就會需要各種類型的協處理器。
套用
2018年7月4日,百度CEO李彥宏在2018年百度AI開發者大會上宣布推出由百度自主研發的中國首款雲端全功能AI晶片——“崑崙”。