AI芯片也被称为AI加速器或计算卡，即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。下面小编给大家介绍一下“AI芯片和普通芯片区别 AI芯片主要有哪几类”
1.AI芯片和普通芯片区别
1、性能与传统芯片，比如CPU、GPU有很大的区别。在执行AI算法时，更快、更节能。普通芯片的速度慢，性能低，无法实际商用。
2、普通芯片在上传和下载的过程中，完全有可能出现数据泄露的问题。ai芯片在手机终端就能进行计算，无需上传到云端，就避免了数据泄露的风险。
3、ai芯片大多是对特殊的数据类型以及某种运算（卷积等）进行硬件加速的定制asic芯片，而gpu是通用的计算平台，通过接口既可以计算图形，又可以计算神经网络。
2.AI芯片主要有哪几类
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。
但CPU可单独作用，处理复杂的逻辑运算和不同的数据类型，但当需要处理大数据计算时，则可调用GPU进行并行计算。
2、传统 CPU
通常 CPU 由控制器和运算器这两个主要部件组成。实质上仅单独的 ALU 模块（逻辑运算单元）是用来完成数据计算的，其他各个模块的存在都是为了保证指令能够一条接一条的有序执行。
这种通用性结构对于传统的编程计算模式非常适合，同时可以通过提升 CPU 主频（提升单位时间内执行指令的条数）来提升计算速度。
3、云端（数据中心）芯片 和 边缘端（终端）芯片
云端芯片是指部署在公有云、私有云或混合云中的芯片，主要用于处理海量数据和大规模计算。边缘端芯片是指应用于手机等嵌入式、移动终端等领域的AI芯片，如智能手机、边缘服务器、工控设备等，此类芯片一般体积小、耗电低、性能无需特别强大。
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