1、目录目录三三人工智能芯片类型人工智能芯片类型一一芯片基础知识芯片基础知识二二人工智能对芯片的需求人工智能对芯片的需求四四国内外国内外AI芯片发展芯片发展芯片基础知识芯片基础知识一一情景导入情景导入你身边哪些设备上存在有芯片？你身边哪些设备上存在有芯片？芯片基础知识芯片基础知识(一一)芯片的构成及原理芯片的构成及原理(二二)计算机中主要芯片类型计算机中主要芯片类型(三三)存储器芯片存储器芯片芯片基础知识芯片基础知识所谓微电子是相对所谓微电子是相对强电强电、弱电弱电等概念等概念而言，指它处理的电子信号极其微小。而言，指它处理的电子信号极其微小。它是现代信息技术的基础，我们通常所接触的它是现代信息技
2、术的基础，我们通常所接触的电子产品，包括通讯、计算机、智能化系统、电子产品，包括通讯、计算机、智能化系统、自动控制、空间技术、电台、电视等等都是在自动控制、空间技术、电台、电视等等都是在微电子技术的基础上发展起来的微电子技术的基础上发展起来的。通常所说的通常所说的“芯片芯片”是指集成电路，它是微电子技术的主要产品。是指集成电路，它是微电子技术的主要产品。芯片基础知识芯片基础知识（一）芯片的构成及原理（一）芯片的构成及原理芯片的工作速度与芯片内电路之间信号传送路程的长短有关，路芯片的工作速度与芯片内电路之间信号传送路程的长短有关，路程越短速度越快，反之则越慢。芯片的工作时间单位是以纳秒计程越短速
3、度越快，反之则越慢。芯片的工作时间单位是以纳秒计量的。芯片中的电路越紧密地挤在一起，芯片的工作速度越快，量的。芯片中的电路越紧密地挤在一起，芯片的工作速度越快，而且由于更多的电路被设计在同样面积的硅片上，芯片的功能更而且由于更多的电路被设计在同样面积的硅片上，芯片的功能更强。实际中芯片所做的工作都是由晶体管完成的。强。实际中芯片所做的工作都是由晶体管完成的。芯片的衬底材料是具有芯片的衬底材料是具有n-或或p-型的轻掺杂质单晶硅层。它起两个型的轻掺杂质单晶硅层。它起两个作用，一是作为在其上面和内部制造集成电路的物理介质，另一作用，一是作为在其上面和内部制造集成电路的物理介质，另一作用是作为电路本
4、身的一部分，构成芯片核心的半导体电路和微作用是作为电路本身的一部分，构成芯片核心的半导体电路和微型晶体管通过沉积或刻蚀直接构建在单晶硅表面上。型晶体管通过沉积或刻蚀直接构建在单晶硅表面上。芯片基础知识芯片基础知识（二）计算机中主要芯片类型（二）计算机中主要芯片类型微处理芯片微处理芯片接口芯片接口芯片芯片基础知识芯片基础知识（二）计算机中主要芯片类型（二）计算机中主要芯片类型微处理芯片微处理芯片微处理芯片，又称微处理器微处理芯片，又称微处理器(英语：英语：Microprocessor，缩写：缩写：P或或uP)，是可编程特殊集成电路。该，是可编程特殊集成电路。该芯片所有组件小型化至一块或数块集成电
5、路内，芯片所有组件小型化至一块或数块集成电路内，可在其一端或多端接受编码指令，执行此指令可在其一端或多端接受编码指令，执行此指令并输出描述其状态的信号。这些指令能在内部并输出描述其状态的信号。这些指令能在内部输入、集中或存放起来。如中央处理器，输入、集中或存放起来。如中央处理器，CPU芯片基础知识芯片基础知识（二）计算机中主要芯片类型（二）计算机中主要芯片类型接口芯片接口芯片接口，特指硬件类接口，是指同一计算机不接口，特指硬件类接口，是指同一计算机不同功能层之间的通信规则。接口芯片是指内同功能层之间的通信规则。接口芯片是指内有接口电路的芯片。功能特点有：有接口电路的芯片。功能特点有：n设置数据
6、的寄存、缓冲逻辑设置数据的寄存、缓冲逻辑;n进行信息格式的转换；进行信息格式的转换；n协调协调CPU和外设两者在信息的类型和电平的差异和外设两者在信息的类型和电平的差异n设置中断和直接存储区访问控制逻辑；设置中断和直接存储区访问控制逻辑；芯片基础知识芯片基础知识（三）存储器芯片（三）存储器芯片又称存储器（又称存储器（Memory），是现代信息技术中），是现代信息技术中用于保存信息的记忆设备。其概念很广，有很用于保存信息的记忆设备。其概念很广，有很多层次，在数字系统中，只要能保存二进制数多层次，在数字系统中，只要能保存二进制数据的都可以是存储器；在集成电路中，一个没据的都可以是存储器；在集成电路
7、中，一个没有实物形式的具有存储功能的电路也叫存储器，有实物形式的具有存储功能的电路也叫存储器，如如RAM、FIFO等；在系统中，具有实物形式的等；在系统中，具有实物形式的存储设备也叫存储器，如内存条、存储设备也叫存储器，如内存条、TF卡等。卡等。人工智能与芯片人工智能与芯片二二人工智能与芯片人工智能与芯片(一一)人工智能开发应用不同阶段人工智能开发应用不同阶段(二二)神经网络在训练阶段的硬件需求神经网络在训练阶段的硬件需求(三三)神经网络在预测阶段的硬件需求神经网络在预测阶段的硬件需求人工智能与芯片人工智能与芯片（一）（一）人工智能开发应用不同阶段人工智能开发应用不同阶段 训练训练预测决策预测
8、决策训练过程是指在已有数据中学习，建立识别训练过程是指在已有数据中学习，建立识别或预测某个目标任务模型的过程；或预测某个目标任务模型的过程；预测决策过程则是指对新的数据，使用已经预测决策过程则是指对新的数据，使用已经训练的模型完成特定任务，比如垃圾邮件分训练的模型完成特定任务，比如垃圾邮件分类、人脸识别等。类、人脸识别等。人工智能与芯片人工智能与芯片（二）神经网络在训练阶段的硬件需求（二）神经网络在训练阶段的硬件需求12神经网络的训练过程神经网络的训练过程对精度非常依赖，因对精度非常依赖，因为它直接影响预测的为它直接影响预测的准确度。所以，支持准确度。所以，支持训练的硬件必须支持训练的硬件必须
9、支持具有较长字长的浮点具有较长字长的浮点数或定点数。数或定点数。另外，神经网络算法在训练中另外，神经网络算法在训练中通常同时包括正向和反向的计通常同时包括正向和反向的计算过程，并进行多次迭代，计算过程，并进行多次迭代，计算量要求非常高。这就需要支算量要求非常高。这就需要支持训练的芯片不仅要具有强大持训练的芯片不仅要具有强大的单芯片计算能力，还要具备的单芯片计算能力，还要具备很好的扩展性，可以通过多芯很好的扩展性，可以通过多芯片系统提供更强大的计算能力。片系统提供更强大的计算能力。人工智能与芯片人工智能与芯片（三）神经网络在预测阶段的硬件需求（三）神经网络在预测阶段的硬件需求12使用已训练的神经
10、网络模型来进行预测决策时，运算和存储的需求都远远低使用已训练的神经网络模型来进行预测决策时，运算和存储的需求都远远低于训练。但由于神经网络模型的应用场景多种多样，模型部署的设备可以在于训练。但由于神经网络模型的应用场景多种多样，模型部署的设备可以在从云到端，如数据中心、自动驾驶汽车、智慧家庭和从云到端，如数据中心、自动驾驶汽车、智慧家庭和IoT 设备等，其需求和设备等，其需求和约束呈现出多样化的特点。约束呈现出多样化的特点。对于多数应用来说，速度、能效、安全和硬件成本等是最重要的考虑因素，对于多数应用来说，速度、能效、安全和硬件成本等是最重要的考虑因素，而模型的准确度和数据精度则可以依具体情况
11、适当降低。而模型的准确度和数据精度则可以依具体情况适当降低。人工智能芯片类型人工智能芯片类型三三人工智能芯片类型人工智能芯片类型CPUGPUFPGAASIC类脑仿类脑仿生芯片生芯片 人工智能与芯片人工智能与芯片（一）（一）CPUCPU作为运算和控制核心，在未来高性能计算中将更多与作为运算和控制核心，在未来高性能计算中将更多与其他专用芯片搭配使用。其他专用芯片搭配使用。CPU由于要兼顾运算和控制功能，内部大量晶体管用于构建控制电由于要兼顾运算和控制功能，内部大量晶体管用于构建控制电路（比如分支预测等）和高速缓冲存储器（路（比如分支预测等）和高速缓冲存储器（Cache），单从运算性），单从运算性能
12、和效率上来说并不是计算芯片的最佳选择。由于之前人工智能高能和效率上来说并不是计算芯片的最佳选择。由于之前人工智能高性能计算需求尚未集中出现，普通的机器学习和深度学习需求用传性能计算需求尚未集中出现，普通的机器学习和深度学习需求用传统统CPU服务器也可以满足。服务器也可以满足。人工智能与芯片人工智能与芯片（一）（一）CPU根据根据Intel内部报告统计，内部报告统计，2016年服务器市场中有年服务器市场中有7%被用于人工智被用于人工智能产业，其中能产业，其中60%用于普通机器学习，用于普通机器学习，40%用于深度学习，普通机用于深度学习，普通机器学习中器学习中97%使用传统使用传统CPU架构，架
13、构，1%使用使用CPU+GPU架构；深度学架构；深度学习中习中91%使用传统使用传统CPU架构，架构，7%采用采用CPU+GPU架构。架构。未来随着人工智能对计算性能和低能耗要求越来越高，以及未来随着人工智能对计算性能和低能耗要求越来越高，以及GPU、FPGA、ASIC专用芯片等产品不断成熟，专用芯片等产品不断成熟，CPU在人工智能专用计在人工智能专用计算领域占比预计将越来越低，但其作为计算系统控制核心将更多的算领域占比预计将越来越低，但其作为计算系统控制核心将更多的与其他专用计算芯片搭配使用。与其他专用计算芯片搭配使用。主流的主流的CPU厂商有厂商有Intel、AMD公司。公司。人工智能与芯
14、片人工智能与芯片（二）（二）GPU01定义定义GPU又称显示核心、视觉处理器、显示芯片，是一种专门在个人电又称显示核心、视觉处理器、显示芯片，是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和手机平板电脑等移动设备上进行图像运算工作脑、工作站、游戏机和手机平板电脑等移动设备上进行图像运算工作的微处理器。的微处理器。0203功能功能 随着通用计算技术发展，随着通用计算技术发展，GPU的功能已经不再局限于图形处理了，的功能已经不再局限于图形处理了，在浮点运算、并行计算等高性能计算方面开始有广泛的应用。在浮点运算、并行计算等高性能计算方面开始有广泛的应用。分类分类GPU在分类上主要分为集成显卡和独立显卡。在分类
15、上主要分为集成显卡和独立显卡。人工智能与芯片人工智能与芯片（二）（二）GPUGPU的特点共享内存结构可提高共享内存结构可提高线程间通信速度线程间通信速度主流的主流的GPU厂商：厂商：NVIDIA，AMD公司，景嘉微；移动端公司，景嘉微；移动端GPU厂商：厂商：ARM、Imagination计算能力远超计算能力远超CPU高速全局内存可进一高速全局内存可进一步提升运算速度步提升运算速度拥有完备的人工智能拥有完备的人工智能计算软件生态计算软件生态并行数据处理流程大并行数据处理流程大幅提高运算能力幅提高运算能力人工智能与芯片人工智能与芯片（三）（三）FPGAFPGA，可编程逻辑门阵列。FPGA 采用了
16、逻辑单元阵列采用了逻辑单元阵列LCA（Logic Cell Array）这样一个概念，内部包括可配置逻辑这样一个概念，内部包括可配置逻辑模块模块CLB（Configurable Logic Block）、输）、输出输入模块出输入模块IOB（Input Output Block）和内）和内部连线（部连线（Interconnect）三个部分。）三个部分。人工智能与芯片人工智能与芯片（三）（三）FPGA可编程高性能低功耗GPU、CPU等常用计算芯片由于架构固定，硬件等常用计算芯片由于架构固定，硬件原生支持的指令也是固定的。原生支持的指令也是固定的。FPGA是可编程的，可以灵活地针对算法修改电路，提是
17、可编程的，可以灵活地针对算法修改电路，提前把固定算法的数据流以及执行指令写在硬件里，节约前把固定算法的数据流以及执行指令写在硬件里，节约了指令获取和解码时间从而大幅提高运算效率。了指令获取和解码时间从而大幅提高运算效率。FPGA供应商：供应商：Xilinx（赛灵思）、（赛灵思）、Altera、Microsemi、Lattice、深鉴科技等公司。、深鉴科技等公司。人工智能与芯片人工智能与芯片（四）（四）ASICASIC，专用集成电路，是指应特定用户要求或特定电子系统的需要而设计、，专用集成电路，是指应特定用户要求或特定电子系统的需要而设计、制造的集成电路制造的集成电路功能功能优越性优越性体积更小
18、、功耗更低、可靠性提高、性能提高、保密性增强、成本低。ASIC用于专门的任务，比如去除噪声的电路，播放视频的电路。人工智能与芯片人工智能与芯片（四）（四）ASIC-神经网络处理器神经网络处理器神经网络处理器是神经网络处理器是ASIC专用电路在人工智能领域的应专用电路在人工智能领域的应用形态。用形态。神经网络处理器从硬件方向对神经网络结构进行模拟，神经网络处理器从硬件方向对神经网络结构进行模拟，把处理器内部功能部件当作神经元，把内存作为突触，把处理器内部功能部件当作神经元，把内存作为突触，一条指令即可完成一组神经元的处理，并对神经元和突一条指令即可完成一组神经元的处理，并对神经元和突触数据在芯片
19、上的传输提供了一系列专门的支持。触数据在芯片上的传输提供了一系列专门的支持。人工智能与芯片人工智能与芯片（四）（四）ASIC-神经网络处理器神经网络处理器 神经网络处理器被认为全面优于传统芯片是神经网络处理器被认为全面优于传统芯片是人工智能计算终极解决方案，华为、苹果最人工智能计算终极解决方案，华为、苹果最新产品推出标志其进入实用化阶段。新产品推出标志其进入实用化阶段。谷歌公司、谷歌公司、IBM、中国的北京寒武纪科技有、中国的北京寒武纪科技有限公司、北京比特大陆科技有限公司、北京限公司、北京比特大陆科技有限公司、北京地平线信息技术有限公司等公司也都推出了地平线信息技术有限公司等公司也都推出了用
20、于深度神经网络加速的用于深度神经网络加速的ASIC芯片。芯片。人工智能与芯片人工智能与芯片（五）类脑仿生芯片（五）类脑仿生芯片 类脑仿生芯片1类脑仿生芯片的主流理念是采用神经拟态工程类脑仿生芯片的主流理念是采用神经拟态工程设计的神经拟态芯片。设计的神经拟态芯片。2神经拟态芯片采用电子技术模拟已经被证明的神经拟态芯片采用电子技术模拟已经被证明的生物脑的运作规则，从而构建类似于生物脑的生物脑的运作规则，从而构建类似于生物脑的电子芯片，即电子芯片，即“仿生电子脑仿生电子脑”。3类脑放生芯片目前仍然是其技术成熟度的早期类脑放生芯片目前仍然是其技术成熟度的早期阶段，但是它代表了阶段，但是它代表了AI芯片
21、的一个很有前景的芯片的一个很有前景的长期方向。长期方向。国内外国内外AI芯片战略芯片战略四四国内外国内外AI芯片战略芯片战略Intel（一）（一）苹果（三）（三）AMD（二）（二）国内（四）（四）国内外国内外AI芯片战略芯片战略（一）（一）Intel基于基于Nervana平台的人工智能系列专用方案平台的人工智能系列专用方案 2016 年年8 月开始投入月开始投入3.5亿美元研发服务于亿美元研发服务于DNN 的的Nervana 软硬件一体化平台。软硬件一体化平台。在该平台上制定了一系列的人工智能在该平台上制定了一系列的人工智能计算方案，用于不同级别的数据中心计算方案，用于不同级别的数据中心应用。
22、这其中包括普通机器学习、高应用。这其中包括普通机器学习、高性能需求机器学习、灵活可编程低功性能需求机器学习、灵活可编程低功耗方案以及高级别深度学习领域。耗方案以及高级别深度学习领域。国内外国内外AI芯片战略芯片战略（一）（一）Intel基于基于Nervana平台的人工智能系列专用方案平台的人工智能系列专用方案 01普通的机器学习方案普通的机器学习方案CPU 方案（方案（XEON），用于服务器和），用于服务器和数据中心的旗舰数据中心的旗舰CPU 至强（至强（XEON），），采用采用SKYLAKE 架构架构02更高性能需求的机器学习更高性能需求的机器学习CPU+GPU 方案（方案（XEON PHI
23、）03可编程低功耗方案可编程低功耗方案CPU+FPGA（XEON+ARRIA 10）04最高级别深度学习最高级别深度学习CPU+ASIC（XEON+LAKECREST）国内外国内外AI芯片战略芯片战略（二）（二）AMD的人工智能解决方案的人工智能解决方案2017 年，年，AMD 开始和竞争对手开始和竞争对手Intel 展开合作，在展开合作，在Intel 的的CPU 上集成上集成AMD 的的Radeon GPU。Kaby Lake-GCPU 部分通过部分通过PCI-E x8 通道连接独立的通道连接独立的GPU 芯片，芯片，并且还带有并且还带有HBM2 高带宽显存。高带宽显存。GPU 部分是个单独
24、的芯片，通过部分是个单独的芯片，通过MCM 方式与方式与Kaby Lake 处理器整合封装在一起，处理器整合封装在一起，Intel 标注它标注它是个是个“2-chip”样式的产品。样式的产品。国内外国内外AI芯片战略芯片战略（二）（二）AMD的人工智能解决方案的人工智能解决方案2017年年8月，基于代号月，基于代号Vega织女星的新一代织女星的新一代RADEON RX VEGA64 GPU 正式发布，在各项测正式发布，在各项测试和应用中性能超过英伟达试和应用中性能超过英伟达Pascal 系列，在系列，在Deep Bench 中的跑分是英伟达中的跑分是英伟达Tesla P100 显卡的显卡的1.
25、38-1.51 倍，倍，Vega凭借强劲的性能，有望和凭借强劲的性能，有望和NVIDIA Pascal GP10 x 甚至是下一代的甚至是下一代的Volta 正面对决正面对决。2017年年1月，月，AMD 公布了最新的公布了最新的Vega GPU 架构架构架构架构织女星织女星国内外国内外AI芯片战略芯片战略（二）（二）AMD的人工智能解决方案的人工智能解决方案AMD 还推出了还推出了CPU+GPU 的异构计算方案的异构计算方案APU。APU 就是一种智能计算架构，通过无缝地分配相应的任务至适合的处理单就是一种智能计算架构，通过无缝地分配相应的任务至适合的处理单元，使元，使CPU、GPU 和其他
26、处理器和谐工作在单一芯片上。和其他处理器和谐工作在单一芯片上。AMD 下一代下一代APU 代号代号Raven Ridge，官方称，官方称CPU 性能提升性能提升50%，GPU 性能提升性能提升40%，功耗降低，功耗降低50%，综合性能以及能效会比之前的，综合性能以及能效会比之前的APU会提升会提升一个等级，在一个等级，在AI 时代时代AMD 异构计算异构计算APU 架构将会占据市场重要位置。架构将会占据市场重要位置。国内外国内外AI芯片战略芯片战略（三）苹果（三）苹果A11处理器处理器2017 年年9 月月12 日，苹果在秋季发布会上正式推出最新移动芯片日，苹果在秋季发布会上正式推出最新移动芯
27、片A11 Bionic。A11 芯片拥有六个核心和芯片拥有六个核心和43 亿个晶体管，与亿个晶体管，与A10 Fusion 芯片相比，两个性能核心的速度提升最高芯片相比，两个性能核心的速度提升最高可达可达25%，四个能效核心的速度提升最高可达，四个能效核心的速度提升最高可达70%。当需要提升处理速度时，第二代性能控制。当需要提升处理速度时，第二代性能控制器能同时发挥全部六个核心的性能最高提升器能同时发挥全部六个核心的性能最高提升70%。国内外国内外AI芯片战略芯片战略（三）苹果（三）苹果A11处理器处理器除了强大的除了强大的CPU 和和GPU，A11 另一大亮点是其搭载的另一大亮点是其搭载的“
28、A11 生物神生物神经网络引擎经网络引擎”（A11 bionic neural engine）芯片，该芯片采用双核设）芯片，该芯片采用双核设计，每秒运算次数最高可达计，每秒运算次数最高可达6000 亿次。该芯片主要用于机器学习任务，亿次。该芯片主要用于机器学习任务，赋能的最重要工作是赋能的最重要工作是Face ID 身份认证功能，可以快速识别人脸从而解身份认证功能，可以快速识别人脸从而解锁锁 iPhone X 或进行购物。或进行购物。A11 内置了苹果自研的最新内置了苹果自研的最新GPU，图形处理速度较，图形处理速度较A10 提升了提升了30%，功耗降低了一半。功耗降低了一半。国内外国内外AI
29、芯片战略芯片战略（四）中国（四）中国AI芯片发展现状芯片发展现状海外国家对芯片技术管控严格海外国家对芯片技术管控严格美欧等发达国家出于安全和技术保美欧等发达国家出于安全和技术保护对我国高端芯片进口以及技术获护对我国高端芯片进口以及技术获取设置了各种障碍，并多次阻止中取设置了各种障碍，并多次阻止中国企业和基金收购海外芯片业务，国企业和基金收购海外芯片业务，中国人工智能国产芯片相对薄弱中国人工智能国产芯片相对薄弱人工智能三大要素中唯独在计算能力人工智能三大要素中唯独在计算能力的基石的基石智能计算芯片领域，我国智能计算芯片领域，我国还严重依赖海外产品：目前国内还严重依赖海外产品：目前国内CPU、GP
30、U 民用市场几部被民用市场几部被Intel、AMD 和和NVIDIA 三家巨头全部占据。三家巨头全部占据。国内外国内外AI芯片战略芯片战略（四）中国（四）中国AI芯片发展现状芯片发展现状寒武纪寒武纪新兴的人工智能新兴的人工智能ASIC 专用芯片专用芯片领域国内技术处领域国内技术处于比较领先的地于比较领先的地位。位。全球第一个成功流片全球第一个成功流片并拥有成熟产品的智并拥有成熟产品的智能芯片公司，主要产能芯片公司，主要产品是各类智能云服务品是各类智能云服务器、智能终端以及智器、智能终端以及智能机器人的核心处理能机器人的核心处理器芯片。器芯片。国内外国内外AI芯片战略芯片战略（四）中国（四）中国
31、AI芯片发展现状芯片发展现状寒武纪寒武纪世界首款商用深度学习处理器世界首款商用深度学习处理器CAMBRICON-1A系列系列IP产品可授权集成到手机、安防、可产品可授权集成到手机、安防、可穿戴设备、无人机、智能驾驶、智能机器人穿戴设备、无人机、智能驾驶、智能机器人等终端芯片中，华为发布全球首款手机等终端芯片中，华为发布全球首款手机AI 芯芯片麒麟片麒麟970，搭载的，搭载的NPU 据称正是寒武纪科据称正是寒武纪科技的技的CAMBRICON-1A 处理器。处理器。终端终端作为作为PCIE 加速卡插在云服务器上，主要面加速卡插在云服务器上，主要面向中科曙光、浪潮信息等服务器厂商向中科曙光、浪潮信息
32、等服务器厂商智能云服务器芯片智能云服务器芯片国内外国内外AI芯片战略芯片战略（四）中国（四）中国AI芯片发展现状芯片发展现状华为华为2017 201820192017 年年9 月月2 日，华为在德国日，华为在德国IFA 发布全球发布全球首款麒麟首款麒麟 970 移动计算平台，抢先一步占移动计算平台，抢先一步占领领AI 芯片制高点。芯片制高点。2019年年5月月17日，由于华为被美国商务部列入日，由于华为被美国商务部列入管制管制“实体名单实体名单”，将无法向美国企业购买，将无法向美国企业购买元器件，华为宣布全面使用自主研发的芯片，元器件，华为宣布全面使用自主研发的芯片，进行科技自立。进行科技自立
33、。2018年年8月月31日，华为于德国柏林日，华为于德国柏林IFA2108发布新一发布新一代麒麟芯片代麒麟芯片麒麟麒麟980，这是全球首款商用，这是全球首款商用7nm SoC，代表着麒麟芯片的最高水平。，代表着麒麟芯片的最高水平。国内外国内外AI芯片战略芯片战略（四）中国（四）中国AI芯片发展现状芯片发展现状百度百度2017 年年3 月月30 日，百度发布日，百度发布DuerOS 智慧芯片。智慧芯片。这款芯片搭载了DuerOS 对话式人工智能操作系统，可以赋予轻量级设备可对话的能力百 度 智 慧 芯 片 已 将D u e r O S 与 紫 光 展 锐RDA5981 进行了集成，使其具有低功耗、低成本的特点，习题习题专用神经网络处理器芯片属于以下哪种类型的芯片（）专用神经网络处理器芯片属于以下哪种类型的芯片（）A.CPUB.FPGAC.GPUD.ASIC单选题单选题正确答案：正确答案：D
