广义而言，所谓人工智能芯片，是指专门用于运行人工智能算法且做了优化设计的芯片。为满足在不同场景下的人工智能应用需求，人工智能芯片逐渐表现出专用性、多样性的特点。

GPU：即图形处理单元，是一种由大量运算单元组成的大规模并行计算架构芯片，主要用于处理图形、图像领域的海量数据运算。GPU 上集成了规模巨大的计算矩阵，从而具备了更强大的浮点运算能力和更快的并行计算速度，与 CPU 相比，更加适用于解决人工智能算法的训练难题。英伟达的 GPU 目前在人工智能计算市场上占据了主导地位。

半定制化 FPGA：即现场可编程门阵列。与 GPU 的固定电路不同，使用者可以根据不同的应用需求，使用硬件描述语言对 FPGA 芯片上集成的基本门电路和存储器进行重新定义。按照新的定义完成烧录后，FPGA 芯片内部的电路就固化成了际的连线，从而具备了使用者所需要的功能。此类 片非常适合在芯片功能尚未完全定型、算法仍需不断迭代完善的情况下使用。使用 FPGA 芯片需要通过定义硬件去实现软件算法，对使用者的技术水平要求较高，因此在设计并实现复杂的人工智能算法方面难度较高。赛灵思和英特尔在 FPGA 领域具 有较大的优势。

全定制化ASIC：即专用芯片，是一种根据特殊应用场景要求进行全定制化的专用人工智能芯片。与 FPGA 相比，ASIC 芯片无法通过修改电路进行功能扩展；而与 CPU、GPU 等通用计算芯片相比，其性能高、功耗低、成本低，也很适合应用于对性能功耗比要求非常高的移动设备端。谷歌公司发布的 TPU 芯片是当前非常知名也非常有实用价值的 ASIC 芯片。

神经拟态芯片：即类脑芯片，是一种对人脑的神经网络结构进行物理模拟的新型芯片架构，通过 模拟人脑的神经网络工作机理实现感知和认知等功能。IBM 研发的 TrueNorth 芯片就是一种典型的类脑芯片，其逻辑结构颠覆了经典冯·诺依曼架构，把定制化的数字处理内核当作神经元，把内存当作突触，CPU、内存及通信元件等完全集成在本地， 实现了算存一体，突破了冯·诺依曼架构中 CPU 与内存之间的内存墙瓶颈，但目前多数仍是实验室产品。

以上便是IC展会小编为大家整理的相关内容，如果大家对这方面比较感兴趣，可以到IC展会参观交流。2022年5月24-26日，IC展会将于国家会展中心（上海）隆重开幕。届时，全球领先的700个电子制造专用设备供应商及品牌参展将空降上海，展示覆盖PCBA制程、3C自动化专用设备及技术解决方案，诚邀您莅临参观，为您解读更多行业发展新趋势。