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　　根据清华大学魏少军教授的观点ღ★ღღღ，将“人工智能”划分为三个层次ღ★ღღღ：第一个层次是应用（即ღ★ღღღ：能体现深度学习机器学习功能的应用）ღ★ღღღ；第二个层次是方法（即ღ★ღღღ：人工智能的算法）ღ★ღღღ；第三个层次是工具（即ღ★ღღღ：开发工具和芯片）ღ★ღღღ。因此ღ★ღღღ，人工智能芯片是实现人工智能的根本因素我把数学课代表捅哭了ღ★ღღღ。

　　我们对人工智能芯片进行了定义ღ★ღღღ：从广义上讲ღ★ღღღ，能运行人工智能算法的芯片称为人工智能芯片ღ★ღღღ；从狭义上讲ღ★ღღღ，人工智能芯片是专门针对人工智能算法做了特殊加速设计的芯片ღ★ღღღ。

　　通过大量的数据输入ღ★ღღღ，或采取增强学习等非监督学习方法ღ★ღღღ，训练出一个复杂的深度神经网络模型ღ★ღღღ。训练过程由于涉及海量的训练数据（大数据）和复杂的深度神经网络结构凯发k8娱乐ღ★ღღღ，需要的计算规模非常庞大ღ★ღღღ，通常需要GPU集群训练几天甚至数周的时间ღ★ღღღ，在训练环节GPU目前暂时扮演着难以轻易替代的角色ღ★ღღღ。

　　指利用训练好的模型ღ★ღღღ，使用新的数据去“推断”出各种结论ღ★ღღღ。虽然推断环节的计算量相比训练环节少ღ★ღღღ，但仍然涉及大量的矩阵运算ღ★ღღღ。在推断环节ღ★ღღღ，除了使用CPU或GPU进行运算外ღ★ღღღ，FPGA以及ASIC均能发挥作用ღ★ღღღ。

　　自20世纪80年代起ღ★ღღღ，机器学习算法开始快速发展ღ★ღღღ，包括决策树学习ღ★ღღღ、推导逻辑规划ღ★ღღღ、强化学习和贝叶斯网络等在内的多种机器学习算法现已被广泛应用于网络搜索ღ★ღღღ、垃圾邮件过滤ღ★ღღღ、推荐系统ღ★ღღღ、网页搜索排序我把数学课代表捅哭了ღ★ღღღ、广告投放等领域ღ★ღღღ。深度学习作为机器学习的一种技术手段ღ★ღღღ，近

　　深度学习本质上就是利用深度神经网络处理海量数据ღ★ღღღ，其优势在于利用海量数据让神经网络自己学习如何抓取特征ღ★ღღღ，进而提高算法性能ღ★ღღღ，加快了人工智能大规模商业化步伐ღ★ღღღ。2016年凯发k8娱乐ღ★ღღღ，谷歌的围棋人工智能程序AlphaGo以4:1大比分战胜韩国顶尖棋手李世石ღ★ღღღ，让世界震惊ღ★ღღღ。

　　随后仅仅一年的时间ღ★ღღღ，谷歌又推出新程序AlphaGo Zeroღ★ღღღ，可以不依靠人类指导和经验ღ★ღღღ，仅凭自身算法强化学习ღ★ღღღ，就以100:0的战绩击败了AlphaGoღ★ღღღ。同时新版对计算力的消耗也大幅降低ღ★ღღღ，相比于旧版的多台机器和48个TPUღ★ღღღ，新版只用了一台机器和4个TPUღ★ღღღ。由此可以看出ღ★ღღღ，深度学习算法的不断成熟ღ★ღღღ，以及迭代速度的加快ღ★ღღღ，为人工智能硬件环境的提升和完善提供了支撑条件ღ★ღღღ。

　　获取能力不断提升以往数据收集终端和场景缺失ღ★ღღღ，缺少易于处理的结构化数据ღ★ღღღ，使得数据样本非常稀缺ღ★ღღღ，达不到有效的训练目的ღ★ღღღ，现在智能手机ღ★ღღღ、可穿戴设备ღ★ღღღ、智能汽车等智能终端的

　　快速发展使得数据的感知ღ★ღღღ、获取ღ★ღღღ、分析及存储能力都在不断提升凯发k8娱乐ღ★ღღღ。数据感应能力提升ღ★ღღღ。随着传感器种类的不断丰富以及物联网体系的建立ღ★ღღღ，使得可获取的数据越来越多ღ★ღღღ。据市场调研机构Gartner统计和预测ღ★ღღღ，2017年全球物联网设备数量达到84亿ღ★ღღღ，同比增长31%ღ★ღღღ；到

　　网络传输能力不断提升ღ★ღღღ。随着通信技术的发展ღ★ღღღ，有线网络从电缆传输到光纤传输我把数学课代表捅哭了ღ★ღღღ，无线G,均带来了传输速度的提升ღ★ღღღ。另一方面传输架构的变革带来传输能力飞跃ღ★ღღღ。集中式存储使得内存成为数据传输的瓶颈之一ღ★ღღღ，而分布式网络传输架构的出现ღ★ღღღ，产生了分布式队列技术ღ★ღღღ，如Kafkaღ★ღღღ，拓宽了传输的通道ღ★ღღღ，使得传输能力大幅提升ღ★ღღღ。

　　语音识别等ღ★ღღღ，系统底层架构都是基于大数据的逻辑算法ღ★ღღღ。根据IDC研究报告ღ★ღღღ，全球数据总量正呈指数级增长我把数学课代表捅哭了ღ★ღღღ，从2003年的5EBღ★ღღღ，到2016年12ZBღ★ღღღ，预计于2020年达到44ZBღ★ღღღ。然而ღ★ღღღ，现有硬件算力远无法匹配大数据的高速增长ღ★ღღღ，计算能力已成为限制人工智能发展的主要瓶颈ღ★ღღღ。

　　英特尔宣布停用“Tick-Tock”处理器研发模式ღ★ღღღ，研发周期将从2年周期向3年期转变我把数学课代表捅哭了ღ★ღღღ。摩尔定律正逐步失效ღ★ღღღ，CPU处理能力升级速度远远落后于数据增长速度ღ★ღღღ，已无法支撑人工智能海量数据的并行计算ღ★ღღღ。二是采用CPU+X的异构计算模式ღ★ღღღ。短期来看ღ★ღღღ，异构计算的方式已基本满足人们对处理器更快速ღ★ღღღ、更高效ღ★ღღღ、更方便的使用要求ღ★ღღღ，但如果让处理器可以达到模拟人脑神经元和脑电信号脉冲这样复杂的结构ღ★ღღღ，就必须突破现有冯诺依曼的体系结构框架ღ★ღღღ，使计算能力实现质的飞跃ღ★ღღღ。基于上述原因ღ★ღღღ，提升算力的根本方法在于采取非冯诺依曼架构的处理器ღ★ღღღ。例如ღ★ღღღ，类脑计算机通过模仿人类大脑的工作机制ღ★ღღღ，进而彻底打破了冯诺依曼体系的发展瓶颈ღ★ღღღ。

　　编程器件的基础上进一步发展的半定制电路ღ★ღღღ，通过将门电路与存储器有机结合ღ★ღღღ，并设计门电路间互联ღ★ღღღ，进而达到定制目的ღ★ღღღ。FPGA由于是非冯诺依曼架构ღ★ღღღ，使得其在运算单元和存储单元间的信息交换量大幅降低ღ★ღღღ，因此具有流水处理和响应迅速的特点ღ★ღღღ。FPGA芯片行业的生产厂商较多ღ★ღღღ，其中Xilinx（赛灵思）ღ★ღღღ、Altera（阿尔特拉）ღ★ღღღ、Lattice

　　Microsemi（美高森美）4家美国企业握有大部分FPGA专利ღ★ღღღ，且垄断98%以上的市场份额ღ★ღღღ。其中Xilinx和Altera分别占比49%和39%ღ★ღღღ，剩余2家占比12%ღ★ღღღ。如今国际半导体巨头看好基于FPGA的人工智能芯片应用前景ღ★ღღღ，纷纷布局基于FPGA的人工智能芯片ღ★ღღღ，例如ღ★ღღღ，英特尔收购了Alteraღ★ღღღ；IBM与Xilinx合作等等ღ★ღღღ。国内研发FPGA产品的公司主要有紫光国芯ღ★ღღღ、深鉴科技ღ★ღღღ、广东高云ღ★ღღღ、上海安路ღ★ღღღ、西安智多晶和上海遨格芯等我把数学课代表捅哭了ღ★ღღღ。2ღ★ღღღ、主要优势

　　FPGA的开发周期短ღ★ღღღ，研发费用低ღ★ღღღ，有利于更早占据市场ღ★ღღღ。由于FPGA的开发流程ღ★ღღღ，不涉及布线ღ★ღღღ、掩模和流片等步骤ღ★ღღღ，使得开发周期缩减ღ★ღღღ，一款产品的平均设计周期大约在7个月到12个月之间ღ★ღღღ。FPGA产品的全球最大厂商Xilinx认为ღ★ღღღ，更快的研发速度ღ★ღღღ，可以更早的占据市

　　运算能力出众ღ★ღღღ。FPGA率先使用最先进工艺ღ★ღღღ，单个计算单元的计算频率突破500MHzღ★ღღღ。在某些应用场景下ღ★ღღღ，大量低速并行单元的计算效率要高于少量高速串行单元ღ★ღღღ。同时ღ★ღღღ，FPGA芯片的整数运算效率大大超过CPU凯发k8娱乐ღ★ღღღ。在当前人工智能的企业级应用中ღ★ღღღ，FPGA占据了主导地位ღ★ღღღ，如ღ★ღღღ：图像识别ღ★ღღღ、卷积神经网络算法我把数学课代表捅哭了ღ★ღღღ、安全控制ღ★ღღღ、压缩算法等ღ★ღღღ。

　　机器人等ღ★ღღღ，生产成本将十分高昂ღ★ღღღ。产品功耗大ღ★ღღღ。为适应下游用户复杂多样的需求和应用ღ★ღღღ，FPGA的门电路集成度往往很高ღ★ღღღ，然而具体到某一应用ღ★ღღღ，冗余的门电路会提升 FPGA 的功耗ღ★ღღღ。然而在功耗敏感的领域中ღ★ღღღ，这是非常致命的缺陷ღ★ღღღ。

　　ღ★ღღღ、无线/有限通讯凯发k8娱乐ღ★ღღღ、航空ღ★ღღღ、国防等领域ღ★ღღღ。这些领域的共同特点是ღ★ღღღ，对设备的功耗要求不高ღ★ღღღ。人工智能的云端设备ღ★ღღღ。人工智能深度学习算法包括训练和推断两个截然不同的环节ღ★ღღღ。训练环节需参考海量数据ღ★ღღღ，必需在云端执行ღ★ღღღ。推断环节可云端或终端均可完成ღ★ღღღ。因此发展云端设备要比终端设备更为重要ღ★ღღღ。由于FPGA具有动态可重配ღ★ღღღ、

　　性能功耗比高等多项优点ღ★ღღღ，所以ღ★ღღღ，全球7大超级数据计算中心ღ★ღღღ，包括IBMღ★ღღღ、Facebookღ★ღღღ、微软ღ★ღღღ、AWSღ★ღღღ，以及BAT都采用了基于FPGA的云端数据服务器ღ★ღღღ。在新一代人工智能云端设备的布局上ღ★ღღღ，中美两国齐头并进ღ★ღღღ。

　　控制器ღ★ღღღ，均可通过扩展FPGA的器件选择ღ★ღღღ，来满足处理需求并达到目标成本ღ★ღღღ。Xilinx公司开发的XA产品系列ღ★ღღღ，以及SoC/MPSoC可创建高度差异化的汽车驾驶员辅助系统(ADASღ★ღღღ，主要包括行车记录仪ღ★ღღღ、测距仪ღ★ღღღ、雷达ღ★ღღღ、传感器ღ★ღღღ、GPSღ★ღღღ、等设备)ღ★ღღღ。浙江大学数理学院ღ★ღღღ，与浙江德尚韵兴图像科技有限公司合作ღ★ღღღ，研发了一款基于Altera公司的人工智能FPGA芯片的超声医学影像智能诊断系统ღ★ღღღ，DE超声机器人ღ★ღღღ。语音识别技术ღ★ღღღ。FPGA芯片已在人工智能的语音识别领域得到广泛应用ღ★ღღღ。国际上ღ★ღღღ，微软凯发k8娱乐ღ★ღღღ、谷歌ღ★ღღღ、苹果ღ★ღღღ、亚马逊

　　科技有限公司采用LSTM方案ღ★ღღღ，进行语音识别ღ★ღღღ，结合深度压缩算法ღ★ღღღ，使得经过压缩的网络ღ★ღღღ，在FPGA上实现超越Pascal Titan X GPU一个数量级的能效比凯发k8娱乐ღ★ღღღ。

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　　(AI)以及利用神经网络的深度学习是实现高级驾驶辅助系统(ADAS)和更高程度车辆自主性的强大

　　所束缚ღ★ღღღ，只能在很小范围进行实验ღ★ღღღ、运用ღ★ღღღ，但是随着5G时代的渐渐临近ღ★ღღღ，我们再一次听到了它的声音ღ★ღღღ，而这一次ღ★ღღღ，它开始脚踏实地地走入市场ღ★ღღღ，走入

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