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2018-12
隨著人工智能異形自動(dòng)插件機(jī)芯片的持續(xù)發(fā)展，應(yīng)用領(lǐng)域會(huì)隨時(shí)間推移而不斷向多維方向發(fā)展，這里我們選擇目前發(fā)展比較集中的幾個(gè)行業(yè)做相關(guān)的介紹。 （1）智能異形自動(dòng)插件機(jī)手
目前以深度學(xué)習(xí)為代表的異型自動(dòng)插件機(jī)人工智能計(jì)算需求，主要采用GPU、FPGA等已有的適合并行計(jì)算的通用芯片來實(shí)現(xiàn)加速。異型自動(dòng)插件機(jī)在產(chǎn)業(yè)應(yīng)用沒有大規(guī)模興起之時(shí)，使用這類
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異形自動(dòng)插件機(jī)GPU的發(fā)展歷程可分為3個(gè)階段，發(fā)展歷程如圖所示： 第一代GPU(1999年以前)，部分功能從CPU分離，異形自動(dòng)插件機(jī)實(shí)現(xiàn)硬件加速，以GE(GEOMETRYENGINE)為代表，只能起到3D圖像處
異型自動(dòng)插件機(jī)GPU作為最早從事并行加速計(jì)算的處理器，相比異型自動(dòng)插件機(jī)CPU速度快，同時(shí)比其他加速器芯片編程靈活簡(jiǎn)單。 傳統(tǒng)的異型自動(dòng)插件機(jī)CPU之所以不適合人工智能算法的執(zhí)
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目前，我國(guó)的異形自動(dòng)插件機(jī)人工智能芯片行業(yè)發(fā)展尚處于起步階段。長(zhǎng)期以來，中國(guó)在CPU、GPU、DSP處理器設(shè)計(jì)上一直處于追趕地位，絕大部分芯片設(shè)計(jì)企業(yè)依靠國(guó)外的IP核設(shè)計(jì)芯片，
（1） 2007 年以前， 異型自動(dòng)插件機(jī)AI 芯片產(chǎn)業(yè)一直沒有發(fā)展成為成熟的產(chǎn)業(yè)； 同時(shí)由于當(dāng)時(shí)算法、數(shù)據(jù)量等因素， 這個(gè)階段 異型自動(dòng)插件機(jī)AI 芯片并沒有特別強(qiáng)烈的市場(chǎng)需求，通用
