現如今，AI已經應用于醫學，化工，圖像識別，智能汽車中，人工智能芯片相比傳統的芯片更加智能，通過對大量數據行為分析獲得智能化信息，做出智能化信息處理。

　　2017年，當AlphaGo在圍棋大戰中完勝柯潔后，各大媒體對人工智能的討論就不絕于耳，甚至有人擔心機器會具備自主思維，終有一天會像電影《終結者》中的場景一樣對人類造成生存威脅。不管這種危機是否存在，但必須認識到人工智能芯片在架構和功能特點上與傳統的CPU是有著非常大的區別。

　　模擬了大腦機制

　　傳統的CPU運行的所有的軟件是由程序員編寫，完成的固化的功能操作。其計算過程主要體現在執行指令這個環節。但與傳統的計算模式不同，人工智能要模仿的是人腦的神經網絡，從最基本的單元上模擬了人類大腦的運行機制。它不需要人為的提取所需解決問題的特征或者總結規律來進行編程。

　　人工智能是在大量的樣本數據基礎上，通過神經網絡算法訓練數據，建立了輸入數據和輸出數據之間的映射關系，其最直接的應用是在分類識別方面。例如訓練樣本的輸入是語音數據，訓練后的神經網絡實現的功能就是語音識別，如果訓練樣本輸入是人臉圖像數據，訓練后實現的功能就是人臉識別。

　　通常來說，人工智能包括機器學習和深度學習，但不管是機器學習還是深度學習都需要構建算法和模式，以實現對數據樣本的反復運算和訓練，降低對人工理解功能原理的要求。

　　因此，人工智能芯片需要具備高性能的并行計算能力，同時要能支持當前的各種人工神經網絡算法。傳統CPU由于計算能力弱，支撐深度學習的海量數據并行運算，且串行的內部結構設計架構為的是以軟件編程的方式實現設定的功能，并不適合應用于人工神經網絡算法的自主迭代運算。傳統CPU架構往往需要數百甚至上千條指令才能完成一個神經元的處理，在AI芯片上可能只需要一條指令就能完成。

　　實際運用更加廣泛

　　目前對AI芯片的需求主要集中方面。

　　從應用場景角度看，AI芯片主要有兩個方向，一個是在數據中心部署的云端，一個是在消費者終端部署的終端。從功能角度看，AI芯片主要做兩個事情，一是Training(訓練)，二是Inference(推理)。

　　AI芯片的大規模應用分別在云端和終端。云端的AI芯片同時做兩個事情：Training和Inference。Training即用大量標記過的數據來“訓練”相應的系統，使之可以適應特定的功能，比如給系統海量的“貓”的圖片，并告訴系統這個就是“貓”，之后系統就“知道”什么是貓了;Inference即用訓練好的系統來完成任務，接上面的例子，就是你將一張圖給之前訓練過的系統，讓他得出這張圖是不是貓這樣的結論。

　　Training和Inference在目前大多數的AI系統中，是相對獨立的過程，其對計算能力的要求也不盡相同。Training需要極高的計算性能，需要較高的精度，需要能處理海量的數據，需要有一定的通用性，以便完成各種各樣的學習任務。

　　人工智能芯片在各個行業的市場應用都驗證了它的實用價值，各大公司對AI芯片的技術投入也說明了它將在未來得到良好發展。