【獵云網北京】12月22日報道

2016年，Google旗下DeepMind公司開拓的AlphaGo 克服圍棋寰球冠軍李世石， 一“棋” 激發千層浪，成為了人為智能期間到來的分水嶺。呆板克服人類背地的重要處事道理是呆板深度進修：抄襲人腦神經搜集特性，對樣品數據內涵的程序進行演練，從而推理。讓呆板抄襲人腦的機制來表明數據（圖像、聲響、筆墨等），是實行人為智能的必由之路。

維持AlphaGo深度進修的硬件是Google開天辟地的推出了TPU （Tensor Processing Unit張量處置單位）系列人為智能芯片，這是為神經搜集加快的專用芯片。它的橫空出生，沖破了GPU (Graphics Processing Unit圖像處置單位) 曾一度稱霸神經搜集演練和推理的商場場合，也將人為智能芯片財產商場范圍推向了火山暴發式的高度。

數十億端側擺設的智能化需要，催生了端側ai芯片的宏大商場。Edge TPU 是Google 推出的TPU端側芯片，不妨在客戶的運用當地運轉人為智能算法，進而大大儉樸延時和功耗。端側AI芯片是智能擺設的重心組件，也是人為智能期間要害的基礎辦法。

在這一宏大商場中，對于體例廠商而言，計劃和安置功效 —— 從每元錢每度電能博得的芯片本能，安置實行的本錢，元器件能否寧靜真實 —— 成為了對功耗和本錢有訴訟要求的運用和體例廠商評價AI芯片的規范。

換句話說，即使A芯片1T算力能跑出B芯片2T算力的本能，功耗和本錢又比B芯片低，A芯片理所固然的會更加遭到商場的喜愛。其余，相對于協助處理置器芯片，SoC（片上體例）主芯片更受喜愛。芯片的CPU，ISP，編解碼本領，接口充分度等方面是體例廠商采用重心芯片的要害考慮衡量成分。協助處理置器須要外掛一顆主處置器來運轉，而SoC主芯片不妨一顆芯片獨力實行工作，歸納來看本能、本錢、功耗角度更具上風。