【白话讲AI】AI处理器种类概述

发表于 作者 IT之美

用于加速人工智能计算的处理器主要包括以下几大类:

  1. GPU

图形处理器利于高并行计算,通过成千上万个核心可处理大规模矩阵运算,是目前深度学习训练的首选。知名的GPU包括Nvidia T4、A100等。

  1. TPU

谷歌开发的专用于深度学习模型推理的芯片,采用了高效的矩阵处理架构。Google持续迭代TPU的计算能力,已应用在其数据中心。

  1. FPGA

现场可编程门阵列,可以重构数字逻辑电路来实现并行运算,Xilinx的FPGA采用了高速网络和存储架构。

  1. ASIC

专门针对AI设计的专用集成电路,可以深度自定义硬件,使性能与功耗达到最优,但设计复杂。

  1. SoC

将CPU、GPU、DSP等集成在一颗芯片上,兼顾通用计算和并行加速,应用灵活。例如高通的Snapdragon 865 AI处理器。

  1. AI芯片

这类芯片专为机器学习任务设计,如寒武纪的K210,云谷科技的K210。采用专优结合的方式。

  1. 神经网络芯片

模拟神经网络结构实现更类脑计算,如IBM的TrueNorth架构。神经形态芯片是未来的重要方向。

可以看到,随着技术的发展,AI处理器朝着更加专化和智能化的方向优化,这将大幅提升人工智能技术的性能。