1. 基于架构创新，业内首款存算一体大算力AI芯片点亮
5月23日，AI芯片公司后摩智能宣布，其自主研发的业内首款存算一体大算力AI芯片成功点亮，并成功跑通智能驾驶算法模型。芯片“点亮”指电流顺利通过芯片，通常意味着芯片可用，后续测试修正后即可量产。
基于架构创新，该款芯片采用SRAM（静态随机存取存储器）作为存算一体介质，通过存储单元和计算单元的深度融合，实现了高性能和低功耗，样片算力达20TOPS（TOPS是处理器运算能力单位），可扩展至200TOPS，计算单元能效比高达20TOPS/W（TOPS/W是评价处理器运算能力的性能指标，用于度量在1W功耗的情况下处理器能进行多少万亿次操作）。这是业内首款基于严格存内计算架构、AI算力达到数十TOPS或者更高、可支持大规模视觉计算模型的AI芯片（存内计算，顾名思义就是把计算单元嵌入到内存当中，是一种跳出传统计算机结构体系的技术）。与传统架构下的大算力芯片相比，该款芯片在算力、能效比等方面都具有显着的优势。
据悉，该款芯片采用22nm成熟工艺制程，在提升能效比的同时，还能有效把控制造成本。此外，在灵活性方面，该款芯片不但支持市面上的主流算法，还可以支持不同客户定制自己的算子，更加适配于算法的高速迭代。
在智能驾驶等边缘端高并发计算场景中，除了对算力需求高外，对芯片的功耗和散热也有很高的要求。目前，常规架构芯片设计中内存系统的性能提升速度大幅落后于处理器的性能提升速度，有限的内存带宽无法保证数据高速传输，无法满足高级别智能驾驶的计算需求。其次，数据来回传输又会产生巨大的功耗。 后摩智能基于该款芯片，首次在存内计算架构上跑通了智能驾驶场景下多场景、多任务算法模型，为高级别智能驾驶提供了一条全新的技术路径，未来有望更好地满足高级别智能驾驶时代的需求。
后摩智能是国内率先通过底层架构创新，进行大算力AI芯片设计的初创企业。任何颠覆式创新都会面对极高的技术挑战，研发人员需要根据传统存储器件重新设计电路、单元阵列、工具链等，同时必须突破各种物理和结构上的技术难题。此次芯片点亮成功，标志着其在大算力存算一体技术的工程化落地取得了关键性的突破。
后摩智能创立于2020年底，总部位于南京，在北京、上海、深圳均拥有技术团队。截至目前，后摩智能已完成3轮融资，投资方涵盖红杉中国、经纬创投、启明创投、联想创投等头部机构，以及金浦悦达 汽车 、中关村启航等国资基金。
2. ai芯片是什么
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。
原理
AI的许多数据处理涉及矩阵乘法和加法。大量并行工作的GPU提供了一种廉价的方法，但缺点是更高的功率。具有内置DSP模块和本地存储器的FPGA更节能，但它们通常更昂贵。
AI芯片该使用什么方法原理去实现，仍然众说纷纭，这是新技术的特 点，探索阶段百花齐放，这也与深度学习等算法模型的研发并未成熟有关，即AI的基础理论方面仍然存在很大空白。这是指导芯片如何设计的基本前提。因此，集中在如何更好的适应已有的数据流式处理模式进行的芯片优化设计。
技术手段方面AI市场的第一颗芯片包括现成的CPU，GPU，FPGA和DSP的各种组合。虽然新设计正在由诸如英特尔、谷歌、英伟达、高通，以及IBM等公司开发，但还不清楚哪家的方法会胜出。似乎至少需要一个CPU来控制这些系统，但是当流数据并行化时，就会需要各种类型的协处理器。
3. 瑞芯微的AI芯片在人脸识别上的应用有啥突破没
2018年8月15日，中国芯片研发企业Rockchip瑞芯微与商汤科技正式宣布达成战略合作。通过在芯片平台中预装人脸识别软件，整合商汤科技在算法上的软件优势，配合瑞芯微芯片优化性能，将使人脸识别AI芯片在场景应用时，拥有更精准和高效率的表现。
4. 主控芯片和ai芯片的区别
目前主控芯片和ai芯片没有太大区别。
所谓的AI芯片，一般是指针对AI算法的ASIC（专用芯片）。传统的CPU、GPU都可以拿来执行AI算法，但是速度慢，性能低，无法实际商用。
所谓的AI芯片，一般是指针对AI算法的ASIC（专用芯片）。传统的CPU、GPU都可以拿来执行AI算法，但是速度慢，性能低，无法实际商用。AI芯片遵循一个硬件设计规律：通过牺牲一定通用性，换来特定业务的效率提升。
5. 华为是如何率先推出ai处理器的
华为ai处理器有什么用
华为ai处理器搭载AI芯片，AI芯片最大的优势就在于人工智能方面， 在引入人工智能的深度学习能力后，可实现系统内部资源智能分配以及用户行为预测。进而实现从UI、应用启动、系统响应、图像识别等方面，进行全面升级，带来持久流畅的体验。
ai处理器到底是什么
ai处理器搭载其手机是让AI处理器的手机成为名副其实的AI手机，让AI技术真正落地。它也将会是AI从云端到终端的重要一员。
AI芯片
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。
AI芯片的原理是什么
AI的许多数据处理涉及矩阵乘法和加法。大量并行工作的GPU提供了一种廉价的方法，但缺点是更高的功率。具有内置DSP模块和本地存储器的FPGA更节能，但它们通常更昂贵。
AI芯片该使用什么方法原理去实现，目前仍然众说纷纭，这是新技术的特 点，探索阶段百花齐放，这也与深度学习等算法模型的研发并未成熟有关，即AI的基础理论方面仍然存在很大空白。这是指导芯片如何设计的基本前提。因此，目前集中在如何更好的适应已有的数据流式处理模式进行的芯片优化设计。
6. 华为手机华为芯片跟非华为芯片的区别
在我们国内，目前只有华为能够研发出一套完整意义上的手机芯片，也就是麒麟系列的芯片，也就是SOC类型的芯片。智能手机中所使用的核心芯片都属于SOC芯片，比如三星的猎户座、高通骁龙、联发科天矶。但随着遭到“芯片断供”的影响，国内的科技企业也意识到了，一贯的在核心技术上依赖进口，说不定在什么时候就会遭到“卡脖子”，芯片就是一个很好的典型例子。因为国内的智能手机品牌，除了华为，都在依赖美国高通公司提供的芯片，一旦遭到断供，甚至会无法量产出手机的可能，毕竟手机芯片是手机的核心零部件，所以对芯片的技术研发已经提上了日程，比如小米、OPPO、vivo等科技企业开始自主研发芯片，那么与华为麒麟系列的芯片相比，会有哪些区别呢
高通骁龙芯片
华为麒麟系列的手机芯片无论在功能以及运行速度上都是非常完善的，完全可以、甚至超越了美国的高通骁龙、苹果A系列的手机芯片。除了华为麒麟芯片外，让我们比较熟悉的就是小米的澎湃系列芯片，早在多年前，澎湃系列的芯片就已经诞生。在2017年，小米第一款澎湃S1系列芯片诞生，并且搭载到了小米5C的系列手机中，但由于这款芯片缺陷多、表现一般，让很多用户们感到失望，最后小米澎湃S1芯片就没有了下文，芯片研发项目处于暂停状态，那个时候还遭到了很多人的嘲讽：“澎湃S1芯片没有帮助小米抬高股价”。然后小米系列的手机基本都是依赖美国高通公司的高通骁龙系列芯片。到了2021年，小米再次开启芯片研发项目，在2021年的3月份，小米发布了澎湃S3芯片，本以为澎湃S3可以成为华为麒麟芯片之后的国产第二个真正意义上的芯片，但结局让人大跌眼镜。
小米澎湃芯片
小米澎湃S3只是一种ISP芯片，小米这种模糊的芯片发布会误导了我们以为是一套完整意义上的芯片。所谓的ISP即 Image Signal Processor（图像信号处理器）的缩写，一般用来处理 Image Sensor（图像传感器）输出的图像信号。它是图像处理的核心器件，在手机影像系统中占有核心主导地位，是手机芯片系统中的重要组成部分。与完整意义上的SOC手机芯片完全没有可比性。
ISP芯片
OPPO与vivo作为一对“兄弟”企业，也都在2020年开始相继自主研发手机芯片。OPPO的芯片研发团队达到了千人，vivo的研发团队达到了500人，可以看得出，OPPO与vivo在芯片研发程度上是下了“血本”。OPPO管理层也宣布在未来十年的自研芯片水平将达到全球科技企业的先进水平。OPPO与vivo对芯片研发的路线比较接近，都是先从ISP开始，但与小米不同的是，OPPO与vivo都已经有SOC芯片的研发计划，也就是先从ISP芯片做起，然后再向SOC芯片过渡。还有OPPO与vivo对芯片还处于研发状态上，想要把自研的SOC芯片搭载到手机中，或许还需要很多年以后，所以目前还需要美国高通公司的高通骁龙芯片来作为其智能手机品牌的处理器。但是从技术研发的层面上，OPPO、vivo与华为还是相差巨大的，所以OPPO、vivo就算研发出了SOC芯片，也无法与华为的麒麟系列芯片相比。
OPPO与vivo
虽然OPPO、vivo、小米都向芯片研发的道路上买来了一大步，但缺陷就是，在芯片制造技术上还需要台积电、三星来代工，vivo也明确表明其自研芯片由台积电来代工，所以我们国产芯片的发展道路还很漫长。
7. 全球首发7nm！寒武纪AI芯片：算力恐怖
寒武纪创始人接受采访时曾说过：“很多同行想去做上层的解决方案，但我们不会做应用层，我们只做好基础系统软件让大家可以在我们上面开发好应用。”以此为指导思想，寒武纪有个原则：能让的都让出去，能不做的就不做，不碰客户的核心利益。同时，寒武纪确立了云边端产品策略，以中立的方式与客户共赢。
A股市场需要更多和寒武纪一样的公司，一同构建硬实力。从开放的角度看，A股市场也需要更多像寒武纪一样以中立生态为目标的公司，这样才能逐步打破生态墙。
寒武纪 科技 的第三代IP产品“寒武纪1M”，全球首个采用台积电7nm工艺制造，能耗比达到5Tops/W，即每瓦特5万亿次运算，并提供2Tops、4Tops、8Tops三种规模的处理器核，满足不同场景、不同量级的AI处理需求，并支持多核互联。
寒武纪1M处理器延续了前两代IP产品寒武纪1H/1A卓越的完备性，单个处理器核即可支持CNN、RNN、SOM等多样化的深度学习模型，更进一步支持SVM、k-NN、k-Means、决策树等经典机器学习算法，支持本地训练，为视觉、语音、自然语言处理以及各类经典的机器学习任务提供灵活高效的计算平台，可广泛应用于智能手机、智能音箱、智能摄像头、智能驾驶等领域。
从技术层面上来讲：
寒武纪ai芯片曾经应用于华为麒麟970、980的cpu，而这两代CPU也是在市场奠定麒麟地位的功勋之作，据了解，之前华为自己一直想做ai芯片，但是由于技术不成熟，所以转而选择寒武纪的芯片，等到3年之后，华为达芬奇架构成熟了，才选择了自己的芯片。从这个背景来看，能让华为选择，并且领先华为2年的芯片，应该还是真的领先的。
11月6日，中科院孵化的寒武纪 科技 有限公司发布了全球新一代AI芯片：面向低功耗场景视觉应用的寒武纪1H8、拥有更广泛通用性和更高性能的寒武纪1H16，以及可用于终端人工智能产品的寒武纪1M
8. 华为Mate10吹嘘这么久的AI，到底智能在哪
AI芯片基于“智能资源分配”、“智能行为预测”、“智能感知学习”的深度学习算法下，手机更流畅。
内置神经网络处理单元NPU，在人工智能上的运算处理能力更强，图像识别速度比其他品牌高端机快125%。
AI芯片内置NPU神经网络处理单元经过超1亿张照片的大数据训练，掌握了不同场景和物体的特征，能够实现13种场景和物体实时识别，一图一景一算法，针对性实现图像效果优化。
9. 监控器上面的AI核芯片和20核芯片哪个好
AI核芯片好。
目前AI芯片的主要用于语音识别、自然语言处理、图像处理等大量使用AI算法的领域，通过芯片加速提高算法效率。AI芯片的主要任务是矩阵或向量的乘法、加法，然后配合一些除法、指数等算法。AI算法在图像识别等领域，常用的是CNN卷积网络，一个成熟的AI算法，就是大量的卷积、残差网络、全连接等类型的计算，本质是乘法和加法。
10. ai芯片是根据大数据的运算结果专门制取的芯片吗
ai芯片包括的范围很广，对于大数据处理的话是有多种算法的，ai芯片可以将其中的一种或者几种做成硬件加速，从而提升相关的处理能力。传统的cpu里面有复杂的控制和跳转控制部分，所以专门用于数据处理的逻辑相对如果ai的芯片多。