隨著人工智能技術的迅猛發展，全球范圍內對高性能計算芯片的需求持續攀升。從語音識別、圖像處理到自動駕駛和智能機器人，人工智能（AI）技術正深刻影響著各行各業。而支撐這一切的，正是那些不斷突破性能極限的尖端芯片。這些芯片不僅推動了AI的技術革新，也在重塑全球科技競爭格局。

美國開放人工智能研究中心（OpenAI）首席執行官山姆·奧特曼等人認為，AI將從根本上改變世界經濟，擁有強大的計算芯片供應能力至關重要。芯片是推動AI行業發展的重要因素，其性能和運算能力直接影響著AI技術的進步和應用前景。

一、AI芯片的定義及分類

人工智能芯片也稱AI芯片，是人工智能產業最重要的硬件之一。從廣義上看，能執行AI算法的芯片都被定義為AI芯片；從狹義上看，AI芯片特指為加速AI算法而特別設計的芯片。總的來講，所有專門為AI任務量身定做的芯片都被認為是AI芯片。AI芯片具有高效性、低功耗、智能化、專用性、可編程性等特點，廣泛應用于智能設備、無人駕駛、5G通信等領域。

按照技術架構分類，AI芯片可分為GPU、FPGA、 ASIC和類腦芯片，4種芯片的特點如表所示。

表 AI芯片分類與特點

①GPU：GPU主要用于處理圖形和圖像數據運算，其融合了大量高效的運算單元和快速內存，具備卓越的浮點運算性能和并行處理能力。因此，相較于傳統的中央處理單元（CPU），GPU更適合解決AI算法方面的問題。作為英偉達公司標志性的計算機芯片，GPU能夠并行處理更多指令，顯著加快機器學習的運算速度。

2022年，英偉達的Hopper超級芯片在國際權威AI基準測試MLPerf中表現出色，在包括圖像分類和語音識別在內的所有類別中擊敗了競爭對手。MLPerf被譽為“AI界奧運會”，是全球最具影響力的AI基準測試之一。

Hopper超級芯片

②FPGA：與傳統的CPU不同，FPGA允許用戶根據不同的應用需求，通過硬件描述語言對芯片上的基本門電路和存儲器進行重新配置。一旦完成重新配置，FPGA內部的電路就固化成實際的連線，從而實現用戶所需的功能。

使用FPGA類似于搭建樂高積木，工程師可以將FPGA電路逐步構建為他們所需的設計，無論是家電傳感器還是自動駕駛汽車的AI，因此FPGA在應對尚未完全確定功能需求以及需要不斷迭代完善算法的情況時表現尤為出色。但是使用FPGA需要通過硬件描述語言來定義硬件，從而實現軟件算法，因此用FPGA來實現復雜的AI算法有一定的技術難度。

③ASIC：一個為某種特定應用設計并全面定制的AI專用芯片。區別于FPGA，ASIC芯片不能通過改變電路來增加功能。相對于GPU來說，ASIC顯示出優越的計算性能、低功耗以及低成本。因此，它特別適合對設備端性能功耗比具有極高要求的移動設備。

④類腦芯片：又被稱為神經模擬芯片，它是一種創新的芯片架構，其功能的實現主要模擬人腦的神經網絡運行原理，具備感知以及認知等功能。類腦芯片性能強大且通用性強，但開發難度大，目前仍處于研發階段。

三、AI芯片國內外發展現狀

目前，英偉達、英特爾、高通等國際芯片巨頭憑借豐富的經驗和技術實力，在GPU和FPGA領域已占據近乎壟斷的優勢。而我國在高端通用芯片領域與國外先進水平仍有差距，部分自主研發的芯片仍依賴于國外的ARM架構和IP核技術，顯示出自研能力的不足。

盡管如此，隨著人工智能技術在安全防范、自動駕駛和智能設備等領域的廣泛應用，國產AI芯片正在崛起。寒武紀、壁仞科技、云天勵飛、瀚博半導體等新興企業正逐步推出具有自主特色的AI芯片。考慮到過去十年的巨大變化，芯片的未來充滿不確定性，可能會出現基于光學或量子計算的芯片，這將進一步推動AI在科學領域的應用。

寒武紀云端AI芯片「思元270」

資料來源：

劉霞.尖端芯片給AI裝上“超級引擎”[N].科技日報,2024-06-17(004).DOI:10.28502/n.cnki.nkjrb.2024.003749.

張心怡,夏冬陽.芯片廠商瞄準AI持續發力[N].中國電子報,2024-06-14(008).DOI:10.28065/n.cnki.ncdzb.2024.000745.

田文超,謝昊倫,陳源明,等.人工智能芯片先進封裝技術[J].電子與封裝,2024,24(01):21-33.DOI:10.16257/j.cnki.1681-1070.2024.0011.

粉體圈整理