有哪些好的AI芯片？

一、有哪些好的AI芯片？

ATS3605D是炬芯推出的全新智能语音平台的产品之一，主要面向无屏Linux系统的智能语音平台。面向有屏的Android智能语音平台则是S700，针对双模蓝牙差异化平是ATB12XX，针对BLE蓝牙智能语音平台是ATB110X，以及一颗多麦语音采集套片ATT300X。

二、人工智能方面有哪些芯片比较受欢迎？

人工智能方面无非就是针对智能语音和人机交互，国内很多儿童机器人的品牌商都在用炬芯科技的一些解决方案，比如，ATS3503/3603/3703，这些都是针对人工智能方面定制化的芯片，具体参数可以去查阅一下炬芯官网的资料，都很详细。

三、npu是软件还是硬件

NPU：为深度学习而生的专业芯片

从技术角度看，深度学习实际上是一类多层大规模人工神经网络。它模仿生物神经网络而构建，由若干人工神经元结点互联而成。神经元之间通过突触两两连接，突触记录了神经元间联系的权值强弱。

另外，神经网络中存储和处理是一体化的，都是通过突触权重来体现。 而冯·诺伊曼结构中，存储和处理是分离的，分别由存储器和运算器来实现，二者之间存在巨大的差异。当用现有的基于冯·诺伊曼结构的经典计算机(如X86处理器和英伟达GPU)来跑神经网络应用时，就不可避免地受到存储和处理分离式结构的制约，因而影响效率。这也就是专门针对人工智能的专业芯片能够对传统芯片有一定先天优势的原因之一。

CPU、GPU与NPU相比，会有百倍以上的性能或能耗比差距

就现阶段而言，传统芯片厂商(如CPU、GPU和DSP)对于深度学习市场非常重视，因此利用他们巨大体量和市场推广、销售能力，大力推广用这些传统芯片来进行深度学习处理，其本质上也是对现有的技术进行微调，用传统SIMD架构来适配神经网络。

然而，由于传统CPU、GPU和DSP本质上并非以硬件神经元和突触为基本处理单元，相对于NPU在深度学习方面天生会有一定劣势，在芯片集成度和制造工艺水平相当的情况下，其表现必然逊色于NPU。

四、华为的人工智能处理器是什么意思

华为的人工智能处理器意思是指华为推出的华为升腾芯片。包括升腾910和升腾310处理器  ，采用自家的达芬奇架构。

升腾910支持全场景人工智能应用，而升腾310主要用在边缘计算等低功耗的领域。

华为自己开创了一个新的架构，要有极致功耗和散热，可以全场景覆盖。华为在人工智能处理器上与寒武纪进行合作采用过后者的架构。

扩展资料

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，但通常更昂贵。

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。

参考资料来源：百度百科-AI芯片

五、详解人工智能芯片 CPU/GPU/FPGA有何差异

第一、IBM与全球第一大FPGA厂商Xilinx合作，主攻大数据和云计算方向，这引起Intel的巨大担忧。

Intel已经在移动处理器落后，大数据和云计算领域不能再落后。

第二、FPGA在云计算、大数据领域将深入应用。

Intel此次与Altera合作，将开放Intel处理器的内部接口，形成CPU+FPGA的组合模式。

其中FPGA用于整形计算，cpu进行浮点计算和调度，此组合的拥有更高的单位功耗性能和更低的时延。

第三、IC设计和流片成本。

随着半导体制程指数增长，FPGA在物联网领域将替代高价值、批量相对较小（5万片以下）、多通道计算的专用设备替代ASIC。

同时，FPGA开发周期比ASIC短50%，可以用来快速抢占市场。

六、语音识别芯片有哪些？

原发布者:yk_hcx

LD332X系列语音识别芯片的工作原理：LD3320提供的语音识别技术，是基于关键词语列表的识别技术:ASR(Autospeechrecognition)技术。语音识别芯片完成的工作就是：把通过MIC输入的声音进行频谱分析->提取语音特征->和关键词语列表中的关键词语进行对比匹配->找出得分最高的关键词语作为识别结果输出。语音识别芯片能在两种情况下给出识别结果：1）外部送入预定时间的语音数据后（比如5秒钟的语音数据），芯片对这些语音数据运算分析后，给出识别结果2）外部送入语音数据流，语音识别芯片通过端点检测VAD（voiceactivitydetection）检测出用户停止说话，把用户开始说话到停止说话之间的语音数据进行运算分析后，给出识别结果对于第一种情况，可以理解为设定了一个定时录音（比如为5秒钟），芯片在5秒钟后，会停止把声音送入识别引擎，并且根据已送入引擎的语音数据计算出一个识别结果。对于第二种情况，需要了解VAD的工作原理：VAD（VoiceActivityDetection）技术是在一段语音数据流中，判断出哪个时间点是人声的开始，哪个时间点是人声的结束。判断的依据是，在背景声音的基础上有了语音发音，则视为声音的开始。而后，检测到一段持续时间的背景音（比如600毫秒），则视为人声说话结束。通过VAD判断出人声说话的区域后，语音识别芯片会把这期间的声音数据进行识别处理后，计算出识别结果。需要说明的是，除了以上两种情况外