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什么是人工智能芯片（NPU）
NPU是网络处理器。嵌入式神经网络处理器采用“数据驱动并行计算”的架构，特别擅长处理视频、图像类的海量多媒体数据。
2016年6月20日，中星微数字多媒体芯片技术国家重点实验室在北京宣布，已研发成功了中国首款嵌入式神经网络处理器（NPU）芯片，成为全球首颗具备深度学习人工智能的嵌入式视频采集压缩编码系统级芯片，并取名“星光智能一号”。
这款基于深度学习的芯片运用在人脸识别上，最高能达到98％的准确率，超过人眼的识别率。
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人工智能芯片的种类：
1、通用芯片（GPU）。GPU是单指令、多数据处理，采用数量众多的计算单元和超长的流水线，主要处理图像领域的运算加速。GPU是不能单独使用的，它只是处理大数据计算时的能手，必须由CPU进行调用，下达指令才能工作。
2、半定制化芯片（FPGA）。FPGA适用于多指令，单数据流的分析，与GPU相反，因此常用于预测阶段，如云端。FPGA是用硬件实现软件算法，因此在实现复杂算法方面有一定的难度，缺点是价格比较高。
3、全定制化芯片（ASIC）。ASIC是为实现特定场景应用要求时，而定制的专用AI芯片。除了不能扩展以外，在功耗、可靠性、体积方面都有优势，尤其在高性能、低功耗的移动设备端
2.0GHz人工智能八核处理器是什么意思？
是4个2.2GHz大核心，4个1.8GHz小核心，人工智能是指加入了NPE芯片，用处不大噱头大。
这些核心均具有8个执行单元，可以在每个时钟周期中处理5条指令以及4条8进制浮点数据，这些单元均使用着双路结合的64KB的指令缓存以及4 路结合的32KB数据缓存。
它们还共同享有一个超快的二级缓存，这个二级缓存采用了3路独立总线，每路640KB，加起来二级缓存就是1.92MB，然而这些核心的数据带宽仍然不清楚，不过据估计将轻松达到200GB/s以上。
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对于内存方面的信息还不是很多，据估计仍然将使用512位宽的8通道DDR内存，支持DDR333、DDR400甚至DDR2-533，内存将为每个处理器提供21GB/s的带宽。
在最令人关注的封装方面，这4颗芯片中每颗都包括8个真正的处理器单元，每个处理器单元又由2个逻辑处理器组成，所以整个一个MCM是4*8*2=64个处理器，也就是一个64路的处理单元。另一方面，那4颗三级缓存每颗36MB，共是144MB。
性能方面，还没有相关的测试出来，据估计将比1.7GHz的Power4提高60%左右。
参考资料来源：百度百科-八核处理器
华为的人工智能处理器是什么意思
华为的人工智能处理器意思是指华为推出的华为升腾芯片。包括升腾910和升腾310处理器 ，采用自家的达芬奇架构。
升腾910支持全场景人工智能应用，而升腾310主要用在边缘计算等低功耗的领域。
华为自己开创了一个新的架构，要有极致功耗和散热，可以全场景覆盖。华为在人工智能处理器上与寒武纪进行合作采用过后者的架构。
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AI的许多数据处理涉及矩阵乘法和加法。大量并行工作的GPU提供了一种廉价的方法，但缺点是更高的功率。具有内置DSP模块和本地存储器的FPGA更节能，但通常更昂贵。
技术手段方面AI市场的第一颗芯片包括现成的CPU，GPU，FPGA和DSP的各种组合。虽然新设计正在由诸如英特尔、谷歌、英伟达、高通，以及IBM等公司开发，但还不清楚哪家的方法会胜出。似乎至少需要一个CPU来控制这些系统，但是当流数据并行化时，就会需要各种类型的协处理器。
参考资料来源：百度百科-AI芯片
结语：以上就是首席CTO笔记为大家介绍的关于通用人工智能处理器是什么的全部内容了，希望对大家有所帮助，如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。