人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习ღ◈✿、推理ღ◈✿、思考ღ◈✿、规划等）的学科ღ◈✿，主要包括计算机实现智能的原理凯发官网入口首页ღ◈✿、制造类似于人脑智能的计算机ღ◈✿，使计算机能实现更高层次的应用ღ◈✿。人工智能将涉及到计算机科学ღ◈✿、心理学ღ◈✿、哲学和语言学等学科ღ◈✿。可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科ღ◈✿，其范围已远远超出了计算机科学的范畴ღ◈✿，人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系ღ◈✿，人工智能是处于思维科学的技术应用层次ღ◈✿，是它的一个应用分支ღ◈✿。从思维观点看ღ◈✿，人工智能不仅限于逻辑思维ღ◈✿，要考虑形象思维ღ◈✿、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展ღ◈✿，数学常被认为是多种学科的基础科学ღ◈✿，数学也进入语言ღ◈✿、思维领域ღ◈✿，人工智能学科也必须借用数学工具ღ◈✿，数学不仅在标准逻辑ღ◈✿、模糊数学等范围发挥作用ღ◈✿，数学进入人工智能学科ღ◈✿，它们将互相促进而更快地发展ღ◈✿。

　　深度学习作为人工智能研究的一个重要课题凯发官网入口首页ღ◈✿，其经常涉及到训练（Training）和推断（Inference）这两个词ღ◈✿。

　　在学校中学习——我们可以将其看作是深度神经网络经历「学习」阶段的一种类比ღ◈✿。神经网络和大多数人一样——为了完成一项工作ღ◈✿，需要接受教育ღ◈✿。更具体地说ღ◈✿，经过训练（training）的神经网络可以将其所学到的知识应用于数字世界的任务——识别图像ღ◈✿、口语词ღ◈✿、血液疾病ღ◈✿，或推荐某人之后可能会购买的鞋子等各种各样的应用ღ◈✿。神经网络的这种更快更高效的版本可以基于其所训练的内容对其所获得的新数据进行「推导」ღ◈✿，用人工智能领域的术语来说是「推理（inference）」ღ◈✿。

　　推理（Inference）ღ◈✿，就是深度学习把从训练中学习到的能力应用到工作中去ღ◈✿。推理无需训练也能发生ღ◈✿。这当然说得通ღ◈✿，因为我们人类大多时候就是这样获取和使用知识的ღ◈✿。正如我们不需要一直围着老师ღ◈✿、满载的书架或红砖校舍转也能阅读莎士比亚的十四行诗一样ღ◈✿，推理并不需要其训练方案的所有基础设施就能做得很好ღ◈✿。

　　训练需要密集的计算ღ◈✿，如果该算法告诉神经网络它错了ღ◈✿，它依然不知道什么才是正确的答案ღ◈✿。这个错误会通过网络的层反向传播回来ღ◈✿，该网络则须做出新的猜测ღ◈✿。在每一次尝试中ღ◈✿，它都必须考虑其它属性——在我们的例子中是「猫」的属性——并为每一层所检查的属性调整权重高低ღ◈✿。然后它再次做出猜测ღ◈✿，一次又一次……直到其得到正确的权重配置ღ◈✿，从而最终可以在所有的尝试中都能几乎得到正确的答案ღ◈✿，知道这是一只猫ღ◈✿。

　　GPU具备并行计算（同时进行多个计算）能力ღ◈✿，既擅长训练ღ◈✿，也擅长推理ღ◈✿。使用 GPU 训练的系统可以让计算机在某些案例中实现超过人类水平的模式识别和对象检测ღ◈✿。训练完成后ღ◈✿，该网络可被部署在需要“推理”（对数据分类以“推理”出一个结果）的领域中ღ◈✿。而具备并行计算能力的 GPU 可以基于训练过的网络运行数十亿的计算ღ◈✿，从而快速识别出已知的模式或对象ღ◈✿。

　　你可以看到这些模型和应用将会越来越聪明ღ◈✿、越来越快和越来越准确ღ◈✿。训练将越来越简单ღ◈✿，推理也将为我们生活的方方面面带来新的应用ღ◈✿。 人工智能芯片是人工智能发展的基石ღ◈✿；是驱动智能产品的大脑ღ◈✿；是数据ღ◈✿、算法ღ◈✿、算力在各类场景应用落地的基础依托ღ◈✿。“无芯片不AI”的观念已经深入人心ღ◈✿，成为业界共识ღ◈✿。随着人工智能产业的持续高速发展ღ◈✿，AI在智能安防凯发官网入口首页ღ◈✿、无人驾驶智能手机ღ◈✿、智慧零售零售ღ◈✿、智能机器人等几大行业不断落地ღ◈✿，工信部提前发放5G商用牌照ღ◈✿，人工智能和5G将引爆下一轮智能化热潮ღ◈✿。

　　近年来ღ◈✿，传统芯片厂商科技巨头ღ◈✿、应用层厂商及初创企业纷纷开始涉足其中ღ◈✿，不仅力求加快芯片国产化进程ღ◈✿，也试图抢占市场主动ღ◈✿。同时ღ◈✿，对于国内厂商来说ღ◈✿，在芯片产业链ღ◈✿，甚至整个AI行业格局未定的态势下ღ◈✿，一旦通过AI芯片实现“弯道超车”ღ◈✿，杀出重围ღ◈✿，将有机会成为行业领军者ღ◈✿，其诱惑可谓巨大ღ◈✿。

　　在国内ღ◈✿，以华为海思寒武纪ღ◈✿、地平线ღ◈✿、阿里平头哥等为代表的“造芯新势力”已经崛起ღ◈✿。华为海思凭借多年自主研发和经验积累ღ◈✿，整合NPU的麒麟系列SOC芯片已经成为全球炙手可热的AI计算平台和解决方案凯发官网入口首页ღ◈✿。阿里凭借“平头哥”填补了自己在AI芯片上的空白ღ◈✿，并已推出首款“含光800”云端推理芯片ღ◈✿，上升势头迅猛ღ◈✿，是国内不可轻视的一股新兴力量ღ◈✿。同时ღ◈✿，寒武纪ღ◈✿、地平线等厂商也相当活跃ღ◈✿，陆续推出自研芯片产品ღ◈✿，成为国内AI芯片阵营中的佼佼者ღ◈✿。此外ღ◈✿，百度ღ◈✿、依图ღ◈✿、云知声ღ◈✿、思必驰ღ◈✿、出门问问ღ◈✿、Rokid等应用层厂商ღ◈✿，也不在拘泥于算法ღ◈✿，而是积极向产业链上游靠拢ღ◈✿，或是联合芯片厂商研发芯片ღ◈✿，或是自研芯片ღ◈✿，以提升自身竞争力ღ◈✿。

　　从公司总部所在地来看ღ◈✿，北京有11家AI芯片公司ღ◈✿，其中包括互联网巨头百度ღ◈✿、老牌微处理器芯片设计公司北京君正ღ◈✿，以及科创板上市的寒武纪玛亚网ღ◈✿。上海有9家ღ◈✿，包括厂商紫光展锐ღ◈✿，以及融资超过20亿的初创公司壁仞科技ღ◈✿。深圳有4家ღ◈✿，包括华为海思ღ◈✿，以及“AI四小龙”之一的云天励飞ღ◈✿。此外ღ◈✿，珠海和杭州各有2家ღ◈✿，福州有1家ღ◈✿。

　　从AI应用场景来看ღ◈✿，智能安防ღ◈✿、物联网和智能语音是最为热门的应用ღ◈✿。云端AI训练和推理对算力性能和设计团队的要求比较高ღ◈✿，相应的AI处理器设计公司也不多ღ◈✿。除了百度和阿里等互联网巨头外ღ◈✿，遂原科技和天数智芯是针对这一高性能计算领域的初创公司玛亚网ღ◈✿。

　　一些AI芯片初创公司相信ღ◈✿，其产品无论是在成本ღ◈✿、效率ღ◈✿、性能还是在深度学习工作负载的灵活性方面ღ◈✿，它们都可以超越芯片巨头ღ◈✿。

　　研究公司Global Market Insights今年的一份报告显示ღ◈✿，全球人工智能加速芯片的市场规模预计将以每年35％的速度增长ღ◈✿，从2019年的80亿美元增长到2026年的700亿美元ღ◈✿。 在国外ღ◈✿，龙头老大Nvidia已经占据了人工智能算力领域的主导位置ღ◈✿。在数据中心领域ღ◈✿，即使有一些初创公司推出训练和推理加速芯片ღ◈✿，但是想要取代Nvidia需要相当长的时间ღ◈✿。首先ღ◈✿，大规模部署芯片对于产品的可靠性有相当高的需求ღ◈✿，而且分布式系统是一个系统工程ღ◈✿，需要芯片在各类指标上（不只是算力ღ◈✿，还包括通信接口带宽等）都达到优秀的指标ღ◈✿，光这一点就需要初创公司相当多的时间去打磨ღ◈✿。此外ღ◈✿，Nvidia更高的壁垒在于开发者生态ღ◈✿，需要开发出一个易用的编程模型和相关编译器的难度并不亚于设计芯片ღ◈✿，而要孵化开发者生态则需要更多的时间ღ◈✿。我们认为ღ◈✿，至少在未来3-5年内ღ◈✿，Nvidia在数据中心的地位难以被撼动ღ◈✿。

　　2000年之后ღ◈✿，全球GPU市场中只剩下NVIDIA和AMD两个玩家ღ◈✿，AMD也只在2004-2005年市场份额短暂超过NVIDIAღ◈✿，其余时间NVIDIA一直相对AMD保持着巨大的优势ღ◈✿。数据显示ღ◈✿，在2018年第四季度ღ◈✿，两者的差距扩大到了极致ღ◈✿，在当时的GPU市场中ღ◈✿，NVIDIA份额超过81%玛亚网ღ◈✿，而AMD的市场份额只有19%ღ◈✿。绝对的市场主导地位ღ◈✿，让NVIDIA直接把RTX2000系列的高端消费级显卡卖到了上万元ღ◈✿。然而到了2019年ღ◈✿，AMD率先推出全球首款7nm游戏显卡AMD Radeon™ Ⅶღ◈✿，一举扭转了局势玛亚网ღ◈✿。2019年的GPU市场ღ◈✿，AMD的份额上涨了近10个百分点ღ◈✿，相应的NVIDIA的市场份额下降了近10个百分点ღ◈✿，2020年这个趋势仍在持续ღ◈✿。

　　目前来看ღ◈✿，虽然Intelღ◈✿、AMD和NVIDIA都是三家美国企业ღ◈✿，但对他们之间的竞争态势ღ◈✿，我们却不能只是看热闹ღ◈✿。

　　一方面ღ◈✿，我们目前无法摆脱对这些通用芯片巨头的依赖ღ◈✿。无论是CPU还是GPUღ◈✿，目前全球也只有这三家公司能够设计生产ღ◈✿，国产自研芯片虽然有了一些成果并且已经可以投入市场ღ◈✿，但想要做到完全替代Intelღ◈✿、AMD和NVIDIA的产品ღ◈✿，目前还并不现实ღ◈✿。而这些通用芯片除了应用于消费级市场ღ◈✿，用在台式机电脑和笔记本电脑上ღ◈✿，还被大规模的应用于服务器中ღ◈✿。更进一步说ღ◈✿，其实目前蓬勃发展的云计算技术ღ◈✿，就需要大量的服务器支持凯发官网入口首页ღ◈✿，并不能摆脱对Intelღ◈✿、AMD和NVIDIA这些通用芯片巨头的依赖ღ◈✿。

　　另一方面ღ◈✿，这些通用芯片巨头早已不是单纯只做通用芯片ღ◈✿。Intelღ◈✿、AMD和NVIDIA三大通用芯片巨头固然是做CPUღ◈✿、GPU这类通用芯片起家的ღ◈✿，目前主要做得也还是这些ღ◈✿，但却绝不局限于此ღ◈✿。Intel从2014年就开始做AI芯片ღ◈✿，目前其AI芯片发展已经进入成熟阶段ღ◈✿。除了自研基于CPUღ◈✿、GPU的AI芯片外ღ◈✿，还收购了Moviduisღ◈✿、Nervana及Habana等AI芯片公司ღ◈✿。AMD在AI芯片方面同样也在努力进取ღ◈✿。NVIDIA的GPU之前被大量应用于人工智能计算ღ◈✿，目前NVIDIA无论硬件ღ◈✿、抑或软件算法在人工智能领域都颇为领先凯发官网入口首页ღ◈✿。除此之外ღ◈✿，NVIDIA近期努力推进收购ARM的事项ღ◈✿，一旦NVIDIA完成对ARM的收购ღ◈✿，那么国产自研基于ARM指令集的芯片都会大受影响ღ◈✿。

　　总之ღ◈✿，我们既没有摆脱对这些通用芯片巨头的依赖ღ◈✿，Intelღ◈✿、AMD和NVIDIA三巨头的影响力又不仅限于通用芯片ღ◈✿。三巨头之间的大战ღ◈✿，最后终将对我国产生直接影响ღ◈✿。而要想摆脱这种局面ღ◈✿，归根结底还是需要国产芯片ღ◈✿、国产半导体产业尽快发展ღ◈✿。

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　　算法应用于物联网（IoT）设备和传感器ღ◈✿。这种技术的核心思想是将数据处理和分析从云端转移到设备本身ღ◈✿，从而减少数据传输延迟ღ◈✿、降低

　　的算力提升和功耗降低越来越依靠具有硅通孔ღ◈✿、微凸点ღ◈✿、异构集成ღ◈✿、Chiplet等技术特点的先进封装技术ღ◈✿。从

　　Accelerator）ღ◈✿，是一种专为执行机器学习和深度学习任务而设计的ASIC或定制化处理器ღ◈✿。在

　　）的一个分支玛亚网ღ◈✿，它教神经网络学习和推理ღ◈✿。近年来ღ◈✿，它解决复杂问题并在各个领域提供尖端性能的能力引起了极大的兴趣和吸引力ღ◈✿。深度学习算法通过允许机器处理和理解大量数据

　　可以帮助制造商借助设备监控和预防性维护计划来最大限度地延长正常运行时间ღ◈✿，以及确定损失的产量和缺陷ღ◈✿。

　　ღ◈✿。 目标市场ღ◈✿：金融ღ◈✿、电信ღ◈✿、政务ღ◈✿、汽车ღ◈✿、工业互联ღ◈✿、物联网等领域ღ◈✿。 京微齐力 核心技术ღ◈✿：AiPGA

　　相对于传统的通用处理器具有许多独特的特点ღ◈✿，这些特点使其在处理大规模数据和复杂的计算任务时表现出色ღ◈✿。本文将探讨

　　的应用已经开始渗透到各行各业ღ◈✿，与生活交融ღ◈✿，成为人们无法拒绝ღ◈✿，无法失去的一个重要存在玛亚网ღ◈✿。 对于销售型

　　运维技术ღ◈✿，就是利用当下的虚拟现实技术（VirtualRealityღ◈✿、VR）增强现实技术（AugmentedRealityღ◈✿，AR）ღ◈✿、

　　半导体技术公司DEEPX参与了峰会ღ◈✿，并在现场将DEEPX的DX-M1M.2模块与OrangePi5Plus开放式

　　）项目ღ◈✿，自动转换预训练好的神经网络（NN）并集成所生成的优化库ღ◈✿。本手册还介绍了 X-CUBE-

　　应用到效能评估系统软件中去解决 华盛恒辉效能评估系统是一种非常实用的管理工具ღ◈✿，它可以帮助组织和企业掌握其运营状况ღ◈✿，优化业务流程ღ◈✿，提高效率和生产力ღ◈✿。然而ღ◈✿，随着

　　被优化以支持高度的并行计算ღ◈✿、深度网络架构ღ◈✿、适应性学习ღ◈✿、语音识别ღ◈✿、计算机视觉和自然语言处理等

　　技术一直被广泛研究和讨论ღ◈✿，并在许多领域得到应用ღ◈✿，如医疗ღ◈✿、金融ღ◈✿、交通ღ◈✿、教育和娱乐等ღ◈✿。在这些领域ღ◈✿，

　　技术应用于辅助教学上ღ◈✿，尤其是在传统课堂教学ღ◈✿、线上公开课等教育领域中得到广泛应用ღ◈✿。例如ღ◈✿，在传统课堂上ღ◈✿，教师可以将监测学生认知水平的任务交给

　　的工作方式玛亚网ღ◈✿，以及运用大量的数据ღ◈✿、数学和统计学方法ღ◈✿，从而使计算机能够执行人类智慧的任务ღ◈✿。随着技术的

　　) 已经成为了当前科技领域的一个热门话题ღ◈✿。无论是业界还是学术界都在积极研究和投入人力物力来研发

　　是一个十分广泛的领域玛亚网ღ◈✿，它涵盖了很多的方面ღ◈✿，包括机器学习ღ◈✿、计算机视觉ღ◈✿、自然语言处理等等ღ◈✿。在今天的社会ღ◈✿，

　　则是支撑这一技术系统的细胞ღ◈✿。尽管它们似乎很相似ღ◈✿，但它们在实际应用中具有不同的功能和优势ღ◈✿。在本文

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