AI芯片和普通芯片有什么区别？全球AI芯片企业大多在此
        NPU（AI芯片）和GPU的亮点在于可以运行多个并行线程。NPU通过特殊的硬件级优化将其提升到另一个层次，例如为一些真正不同的处理核心提供一些容易访问的缓存系统。这些大容量内核比通常的“常规”处理器简单，因为它们不需要执行许多类型的任务。
        作者：腾讯新闻知识官、宾夕法尼亚州立大学硕士、芯片工程师扎克·肖生美国
        7月20日，寒武纪正式在A股科创板上市，成为AI芯片第一股，引发业内热议和关注。
        据相关数据显示，目前我国集成电路设计企业已超过1500家。但AI芯片企业寥寥无几，仅有20余家企业。在这些AI芯片企业中，寒武纪最为突出，尤其是在近期IPO中，科创股份上市首日股价暴涨。那么AI芯片到底是什么，和我们普通的CPU有什么区别呢？
        从原理逻辑上看，AI处理器是一种特殊的芯片，它结合了人工智能技术和机器学习，使芯片的移动设备智能到可以模仿人脑，用于优化深度学习AI的工作。它也是一个使用具有特定功能的多个处理器的系统。普通芯片（普通cpu）封装在较小的芯片封装中，设计用于支持移动应用，并提供支持移动设备应用所需的所有系统功能。
        很多时候，各大公司的营销团队都觉得AI这个词非常“高级和华丽”，所以他们把它绑定在几乎任何可能的商业用途上。所以，你一定听说过“人工智能芯片”，它其实是NPU（神经处理单元）的更名版本。这些都是特殊类型的ASIC（专用集成电路），目的是为了机器学习在移动市场的广泛应用。
        这些ASIC具有特殊的架构设计，使它们能够更快地执行机器学习模型，而不是将数据卸载到服务器并等待其响应。这种执行可能没有那么强大，但会更快，因为数据和处理中心之间的屏障更小。
        NPU比普通CPU有什么优势？
        一般来说，我们可以理解为NPU就是AI芯片，普通芯片就是CPU。
        CPU在正常负载环境下工作良好，因为它具有较高的IPC，可以通过许多串行线执行。而CPU遵循冯·诺依曼架构，其核心是存储程序并顺序执行。CPU的架构需要大量空间来放置缓存和控制，而计算单元只占很小一部分，因此在大规模并行计算能力上极为有限，更擅长逻辑控制。
        NPU和GPU的亮点在于它们可以运行多个并行线程。NPU通过特殊的硬件级优化将其提升到另一个层次，例如为一些真正不同的处理核心提供一些容易访问的缓存系统。这些大容量内核比通常的“常规”处理器简单，因为它们不需要执行许多类型的任务。这一整套“优化”让NPU更加高效，这也是为什么在ASIC上投入这么多研发的原因。
        机器学习模型处理需要CPU、DSP、GPU、NPU同时同步，这意味着多个芯片处理单元协同工作。但这也解释了为什么这种实现对于移动设备来说是“沉重的”。
        NPU的优势之一是大部分时间集中在低精度算法、新的数据流架构或内存算力上。与GPU不同，它们更关注吞吐量而不是延迟。
        当然，AI算法很重要。在图像识别领域，常用的有CNN卷积网络和语音
        识别、自然语言处理等领域，主要是RNN，这是两种不同的算法。但本质上都是矩阵或向量的乘法和加法，再配合一些除法和指数算法。
        此外，针对卷积运算和加权求和的具体数学优化了成熟的AI算法。这个过程非常快。这就像一个没有图形硬件的GPU。对于AI芯片，如果确定了具体的目标尺寸，就确定了乘法和加法计算的总次数。比如一万亿次，比如我用AI芯片运行程序，吃一顿饭的功夫就解决了，而CPU需要运行几个星期。有时间差距，任何商业公司都不会浪费时间。
        全球AI芯片企业有哪些？
        除了寒武纪，还有这些国内知名的AI芯片企业，如比特大陆、地平线、天智智芯、易智电子、探探科技、随远科技、海思、嘉楠科技等，直到现在都经历了实际落地的检验期。各家公司的产品也各具特色，功耗、性能、应用场景都有自己的风格，能够在中国广阔的市场中占据一席之地。
        中国AI芯片企业正处于发展热潮，那么国外AI芯片发展情况如何？现在让我们看看那些我们认为是人工智能芯片顶级开发商的公司，尽管没有具体的顺序--只是那些展示了他们的技术并已经投产或即将投产的公司。具体情况如下：
        https://www.zhucesz.com/（谷歌母公司）
        谷歌母公司正在多个领域推动人工智能技术的发展，包括云计算、数据中心、移动设备和台式电脑。也许最值得注意的是它的张量处理单元，一个专为谷歌的TensorFlow编程框架设计的ASIC。
        它应该用于AI的两个分支：机器学习和深度学习。
        谷歌的云TPU用于数据中心或云解决方案，有信用卡那么大，但Edge TPU是一枚小于1美分的硬币，专门为某些设备设计。不过，更密切关注市场的分析师表示，谷歌的Edge TPU不太可能很快出现在该公司自己的智能手机和平板电脑上，更有可能用于更高端、企业和昂贵的机器和设备上。
        2.苹果
        多年来一直在开发自己的arm芯片的苹果公司最终可能会完全停止使用英特尔等供应商。苹果已经基本摆脱了与高通的纠缠，未来在人工智能领域似乎真的下定决心要走自己的路了。
        该公司在最新的iPhone和iPad上使用了A13“仿生”芯片。该芯片使用苹果的神经引擎，它是电路的一部分，第三方应用程序无法使用。与以前的版本相比，A13仿生芯片速度更快，功耗更低。据悉，A14版本目前正在生产中，今年可能会出现在该公司更多的移动设备上。
        3.手臂
        Arm（ArmHoldings）生产的芯片设计被包括苹果在内的所有领先技术制造商所采用。作为芯片设计者，它不制造自己的芯片，这给了它一些优势，就像微软不制造自己的电脑一样。换句话说，Arm在市场上的影响力很大。该公司目前正沿着三个主要方向开发人工智能芯片设计：Project Trillium，一种“超高效”、可扩展的新型处理器，瞄准机器学习应用；机器学习处理器，这是不言而喻的；Arm NN是神经网络的缩写，是处理TensorFlow的处理器，Caffe是深度学习盒