转载：AI系统AI芯片驱动智能革命

转载：【AI系统】AI芯片驱动智能革命

在整个AI系统的构建中，AI算法、AI框架、AI编译器、AI推理引擎等都是软件层面的概念，而AI芯片则是物理存在的实体，AI芯片是所有内容的重要基础。

首先我们了解一下芯片是什么？芯片的本质就是在半导体衬底上制作能实现一系列特定功能的集成电路。在发现半导体之前，人类只能用机械控制电，而半导体却能直接“用电来控制电”。计算机是我们日常生活中常见的工具，可以通过数字形式存储古往今外的人类文明信息，计算机里任何复杂功能，还原到最底层都能用0和1解决，进而可以通过半导体开关的通断，绕过机械维度，直接去操控微观的电子来处理信息。通过芯片这个物理接口，创造了我们今天的数字世界，让人类进入到一半物质世界一半数字世界的新时代。所以说芯片可能是物质世界与数字世界的唯一接口，芯片技术决定了我们信息技术的水平。

其次我们来谈谈人工智能的概念。人工智能（ArtificialIntelligence，AI）是一门研究如何使计算机能够模拟和执行人类智能任务的科学和技术领域。它致力于开发能够感知、理解、学习、推理、决策和与人类进行交互的智能系统。人工智能的背景可以追溯到上世纪50年代，当时科学家们开始探索如何让机器模拟人类的智能行为。最初的人工智能研究集中在基于规则的推理和专家系统的开发上。

然而，由于计算机处理能力的限制以及缺乏足够的数据和算法，人工智能的发展进展缓慢。随着计算机技术和算法的进步，尤其是机器学习和深度学习的兴起，人工智能开始迎来爆发式的发展。机器学习使得计算机能够通过数据学习和改进性能，而深度学习则基于神经网络模型实现了更高级别的模式识别和抽象能力。

这些技术的发展推动了人工智能在各个领域的广泛应用，如自然语言处理、计算机视觉、语音识别等。人工智能的定义也在不断演变，现代人工智能强调计算机系统能够模仿人类智能的各个方面，包括感知、学习、推理和决策。人工智能的目标是使计算机具备智能的能力，能够自主地解决复杂问题，并与人类进行自然和智能的交互。

机器学习、深度学习算法是人工智能领域技术的重要载体，可以统称为AI算法，其计算模式与传统的算法有所不同。比如用来训练和推理的计算数据以非结构化为主，如图像、文本、语音等各种类型数据，并且具有高密度的计算和访存需求，这和传统的算法模式是非常不同的。计算机芯片体系结构在很大程度上影响了AI算法的性能。因此，了解AI算法与芯片计算体系结构之间的关系是非常重要的。

在AI应用还没有得到市场验证之前，通常使用已有的通用芯片（如CPU）进行计算，可以避免专门研发ASIC芯片的高投入和高风险。但是这类通用芯片设计初衷并非专门针对深度学习，因而存在性能、功耗等方面的局限性。随着人工智能应用规模持续扩大，这类问题日益突显，待深度学习算法稳定后，AI芯片可采用ASIC设计方法进行全定制，使性能、功耗和面积等指标面向深度学习算法做到最优。

AI芯片的广泛定义是指那些面向人工智能应用的芯片。按照不同的角度，AI芯片可以有不同的分类划分，比如按照技术架构分为CPU，GPU（GraphicsProcessingUnit，图形处理单元），半定制化的FPGA（FieldProgrammableGateArray，现场可编程门阵列），全定制化ASIC（Application-SpecificIntegratedCircuit，专用集成电路）。

CPU、GPU、FPGA、ASIC是目前AI计算过程中最主流的四种芯片类型，CPU、GPU、FPGA是前期较为成熟的芯片架构，属于通用性芯片，ASIC是为AI特定场景定制的芯片。他们的主要区别体现在计算效率、能耗和灵活性上面，对AI算法具有不同的支持程度。

按照应用场景的角度，AI芯片可以分为云端，边缘端两类。

摩尔定律是由英特尔（Intel）创始人之一戈登·摩尔（GordonMoore）在1965年提出来的。其内容为：当价格不变时，集成电路上可容纳的元器件的数目，约每隔18-24个月便会增加一倍，性能也将提升一倍。

换言之，每一美元所能买到的电脑性能，将每隔18-24个月翻一倍以上。

这一趋势已经持续了半个多世纪，摩尔定律都非常准确的预测了半导体行业的发展趋势，成为指导计算机处理器制造的黄金准则，也成为了推动科技行业发展的“自我实现”的预言。

计算机芯片架构的发展历程确实非常丰富和有趣。从最早的单核CPU到多核CPU，再到多核GPU/NPU，以及现在的超异构集群体系，每一次技术进步都极大地推动了计算能力的提升和应用场景的拓展。下面简要回顾一下这些发展阶段：

这些技术的发展，不仅推动了硬件的进步，也为软件和应用的开发提供了更多可能性。随着人工智能、大数据、云计算等领域的快速发展，未来的计算机架构可能会有更多创新和突破。

未来软硬件协同设计、计算机体系结构安全性，以及芯片设计开发流程等方面都存在着很多创新与挑战，在这样的背景下，加油吧，下一个黄金时代的从业者们！