目前对于“AI芯片”还没有一个统一的定义，简单来说：AI芯片指的是专门针对AI算法做加速处理的芯片，专门用于处理人工智能应用中的大量计算任务的模块（其他非计算任务仍由CPU负责），当前，AI芯片主要分为GPU 、FPGA 、ASIC 。
AI芯片该使用什么方法原理去实现，目前仍然众说纷纭，这是新技术的特点，探索阶段百花齐放，这也与深度学习等算法模型的研发并未成熟有关，即AI的基础理论方面仍然存在很大空白。与传统芯片迭代速度相比，AI算法迭代更快，针对最新算法的需求、神经网络算法的共性基础，要把它快速地放到芯片上。在处理人工智能计算时，AI芯片相比传统处理器性能强、功耗低。但是，现在还不存在适用所有通用算法的AI芯片。
以CPU为代表的通用芯片垄断时代已经过去，AI产业已经产生了新需求，除了传统芯片巨头，初创型AI芯片企业、互联网巨头谷歌、新能源汽车科技公司特斯拉、社交网络鼻祖Facebook也纷纷开始涉足芯片。一时间，新老力量同台竞技，AI芯片行业呈现百舸争流的局面。
2017年11月，中国科学院携手寒武纪科技公司，在北京发布了三款新一代人工智能芯片，分别为面向低功耗场景视觉应用的寒武纪1H8，高性能且拥有广泛通用性的寒武纪1H16，以及用于终端人工智能产品的寒武纪1M。2018年5月，寒武纪发布了寒武纪1M智能处理器芯片及首款云端智能芯片MLU100。
2018年7月，百度推出自主研发的中国首款云端全功能AI芯片——“昆仑”。“昆仑”是中国第一款云端全功能AI芯片，也是目前为止业内设计算力最高的AI芯片，它的运算能力跟基于FPGA的最新AI加速器相比，性能提升了近30倍。
手把手教你设计人工智能芯片及系统（全阶设计教程+AI芯片FPGA实现+开发板）
AI芯片全球起步时间几乎同步，此时，人工智能领域尚未出现“独步天下”的国际巨头。在此基础上，国产AI芯片能否打破传统芯片格局，实现弯道超车？欢迎回帖讨论，凡回帖参与本次话题讨论，均可获得5积分奖励！
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