教育新闻网这些AI加速器芯片向市场的推出，拓宽了AI的使用范围，并使运行AI模型的效率大大提高。这项技术能够提高模型训练和执行的效率，这些芯片正在进入全球各个行业。随着这一发展，该行业距离将AI带入日常消费者手中更近了一步。
人工智能芯片可以使人工智能的采用更加广泛
在这些专用的AI芯片中，自定义微处理器和数学优化的处理单元被应用于比传统芯片更快地处理AI任务并使用更少的功率。在过去的十年中，GPU的使用将计算能力的原始数学带入了训练大型复杂神经网络的挑战。
这些GPU具有将模型训练时间从典型的商用CPU加快50到100倍的能力。但是，GPU耗电且昂贵。公司正在寻找其他方法来加快模型训练和推理的速度，而又不会影响他们的钱包和功耗。
正在构建越来越多的专用芯片，以满足复杂的AI算法系统和分析的特定需求，并将其功能带给各种设备，这些设备大多生活在网络边缘，并且始终无法可靠地连接到Internet。将这种技术浓缩到专用芯片中，可以使各个行业的公司有效利用AI的功能，同时避免昂贵且耗电的设置。到目前为止，人工智能芯片已在汽车，医疗保健，航空航天，国防和消费电子行业中以多种方式使用。
当前，各种各样的大公司正在研究AI加速器芯片。亚马逊的Inferentia是最近的一项发展，它是最近宣布的一种机器学习推理芯片。英特尔通过其子公司之一Movidius进入了市场。IBM带来了自己的AI芯片，而Google的Tensor Processing Unit正在第三次迭代中，其目的是减少对Nvidia等芯片制造商的依赖。
除了上面列出的公司之外，Google的母公司Alphabet也正在多个不同领域开发专门的AI处理器。苹果也在不断改进AI芯片技术，ARM Holdings生产的芯片正越来越多地被AI训练和推理所采用。
专业AI芯片的好处
根据用户或公司的价值观，人工智能芯片可能是传统人工智能技术的可行替代方案。AI芯片带来的最大好处是围绕安全性。传统的AI需要获取数据并将其安全地传输到云中进行评估，这会带来数据访问和移动的风险或限制。
另外，它花费了宝贵的时间，并且在某些情况下，如果互联网出现问题，则会切断用户与系统的联系。另一方面，AI芯片已本地化。这意味着数据保留在设备上，这大大降低了数据被泄露的可能性，因为大多数设备在被盗时都可以远程擦除。此外，这意味着这些过程可以继续离线进行，这对于某些应用程序或如果预期该设备在无法访问Internet的情况下可能会非常重要。
使用AI芯片的其他好处包括低延迟，低功耗和轻松的业务集成。与以消耗大量能量而闻名的由CPU和许多流行的GPU驱动的AI系统不同，AI芯片可轻松以低得多的功耗获得计算能力。AI系统的速度得到了显着提高，从而可以用更少的功率和更高的效率完成相同数量的工作。这是一个明显的好处，特别是对于即时结果非常重要的系统。
