除了依照功用和运用场景划格外，AI芯片从技能架构开展来看，大致也能够分为四个类型：

　　寒武纪科技建立于2016年，总部在北京，创始人是中科院核算所的陈天石、陈云霁兄弟，近期刚刚完结了一亿美元A轮融资，阿里巴巴创投、联想创投、国科出资、中科图灵、元禾原点、涌铧出资联合出资，成为全球AI芯片范畴第一个独角兽草创公司。

　　寒武纪是全球第一个成功流片并具有老练产品的AI芯片公司，具有终端AI处理器IP和云端高功用AI芯片两条产品线A处理器(Cambricon-1A)是国际首款商用深度学习专用处理器，面向智能手机、安防监控、无人机、可穿戴设备以及智能驾驭等各类终端设备，在运转干流智能算法时功用功耗比全面逾越传统处理器。

　　地平线年，总部在北京，创始人是前百度深度学习研讨院负责人余凯。公司于上一年中完结了A+轮融资，出资方包括了晨兴本钱、高瓴本钱、红杉本钱、金沙江创投、线性本钱、立异工场、真格基金、双湖出资、青云创投、祥峰出资、DST等。据介绍，公司近期行将完结B轮融资。

　　BPU(BrainProcessing Unit)是地平线机器人自主规划研制高效的人工智能处理器架构IP，支撑ARM/GPU/FPGA/ASIC完结，专心于自动驾驭、人脸图画辨识等专用范畴。2017年，地平线依据高斯架构的嵌入式人工智能处理方案将会在智能驾驭、智能日子、公共安防三个范畴进行运用，第一代BPU芯片“盘古”现在已进入流片阶段，估计在本年下半年推出，能支撑1080P的高清图画输入，每秒钟处理30帧，检测盯梢数百个方针。地平线的第一代BPU选用TSMC的40nm工艺，相关于传统CPU/GPU,能效能够进步2~3个数量级(100~1,000倍左右)。

　　深鉴科技建立于2016年，总部在北京。由清华大学与斯坦福大学的国际顶尖深度学习硬件研讨者创建，本年头完结了A轮融资，出资方包括了联发科赛灵思、金沙江创投、高榕本钱、清华控股、方和本钱等。

　　深鉴科技将其开发的依据FPGA的神经网络处理器称为DPU。到现在为止，深鉴揭露发布了两款DPU：亚里士多德架构和笛卡尔架构，其间，亚里士多德架构是针对卷积神经网络CNN而规划；笛卡尔架构专为处理DNN/RNN网络而规划，可对通过结构紧缩后的稀少神经网络进行极致高效的硬件加快。相关于IntelXeonCPU 与 Nvidia TitanX GPU，运用笛卡尔架构的处理器在核算速度上别离进步189倍与13倍，具有24000倍与3000倍更高能效。

　　启英泰伦于2015年11月在成都建立，是一家语音辨认芯片研制商，出资方包括了Roobo、汇声信息等。

　　启英泰伦的CI1006是依据ASIC架构的人工智能语音辨认芯片，包括了脑神经网络处理硬件单元，能够完美支撑DNN运算架构，进行高功用的数据并行核算，可极大的进步人工智能深度学习语音技能对许多数据的处理功率。

　　云知声是一家智能语音辨认技能公司，建立于2012年，总部坐落北京。本年8月刚刚取得3亿人民币战略出资，其间部分资金将用于加大人工智能专用芯片UniOne的研制力度。

　　UniOne将内置DNN处理单元，兼容多麦克风、多操作体系，对任何的场景不做约束，无论是在智能的空调上、车载上或其他智能设备上都能够植入这个芯片，该芯片具有高集成度的，低功耗、低本钱的长处。与此一起，公司还有IVM-M高功用嵌入式芯片，依据高通wifi模组，供给高性价比的物联网语音交互全体方案，首要运用在智能空调，厨电等功用家具产品上；依据Linux体系规划的Unitoy芯片可一站式处理儿童陪同式机器人的唤醒、辨认、设备互联才能。

　　百度2017年8月Hot Chips大会上发布了XPU，这是一款256核、依据FPGA的云核算加快芯片。协作伙伴是赛思灵(Xilinx)。XPU选用新一代 AI 处理架构，具有GPU的通用性和FPGA的高功率和低能耗，对百度的深度学习途径PaddlePaddle做了高度的优化和加快。据介绍，XPU重视核算密集型、依据规矩的多样化核算使命，期望进步功率和功用，并带来相似CPU的灵活性。但现在XPU有所短缺的仍是可编程才能，而这也是触及FPGA时普遍存在的问题。到现在为止，XPU没有供给编译器。

　　麒麟970搭载的神经网络处理器NPU选用了寒武纪IP。麒麟970选用了TSMC 10nm工艺制程，具有55亿个晶体管，功耗比较上一代芯片下降20%。CPU架构方面为4核A73+4核A53组成8中心，能耗同比上一代芯片得到20%的进步；GPU方面选用了12核Mali G72 MP12GPU，在图形处理以及能效两项要害方针方面别离进步20%和50%；NPU选用HiAI移动核算架构，在FP16下供给的运算功用能够到达1.92TFLOPs，比较四个Cortex-A73中心，处理相同的AI使命，有大约50倍能效和25倍功用优势。

　　公司建立于2014年，总部在深圳，由国家“千人方案”特聘专家陈宁和田第鸿博士联合创建，本年3月完结了A轮融资，出资方松禾本钱、深投控、红秀盈信、山水沉着出资、投控东海、真格基金等。

　　云天励飞供给视觉智能芯片和处理方案，专心于人工智能范畴，以新式处理器、机器学习与大数据技能为中心。公司自主研制的处理器芯片IPU，选用了全新的面向视觉核算的处理器芯片架构，该技能将机器学习效能进步了两个数量级。公司在在深圳建立的区域级天眼体系，完结了全球创始的“百万人群、秒级定位”，还被选用为2016年杭州G20峰会和乌镇互联网大会的安全体系供给服务。

　　中星微在2016年6月20日首先推出我国首款嵌入式神经网络处理器（NPU）芯片，这是全球首颗具有深度学习人工智能的嵌入式视频搜集紧缩编码体系级芯片，取名“星光智能一号”。这款依据深度学习的芯片运用在人脸辨认上，最高能到达98%的准确率，超越人眼的辨认率。该NPU选用了“数据驱动”并行核算的架构，单颗NPU（28nm）能耗仅为400mW，极大地进步了核算才能与功耗的份额。

　　研制“星光智能一号”耗时三年时刻。中星微集团聚集了北京、广东、天津、山西、江苏、青岛、硅谷的研制力气，选用了先进的过亿门级集成电路规划技能及超亚微米芯片制作工艺，在TSMC成功完结投片量产。

　　现在“星光智能一号”出货量首要会集在安防摄像范畴，其间包括授权给其他安防摄像厂商部分。未来将首要向车载摄像头、无人机航拍、机器人和工业摄像机方面进行推行和运用。

　　杭州国芯是一家本乡的芯片公司，建立于2001年，现已有17年的前史。开始杭州国芯首要做数字电视芯片、机顶盒芯片，产品已遍销全球。

　　西井科技建立于2015年5月，是一家开发“类脑人工智能芯片+算法”的科技公司，其芯片用电路模仿神经，制品有100亿规划的仿真神经元。西井用FPGA模仿神经元以完结SNN的工作办法，其产品命名为Deepsouth，正是和IBM的truenorth成竞品。由于架构特别，这些芯片核算才能强，可用于基因测序、模仿大脑放电等医疗范畴。

　　西井科技还有一款5000万个神经元的商用芯片。除了自我学习外，它的传统核算才能也极强，能将基因测序从两周缩短到数个小时。由于体积小、功耗是同类芯片几非常之一，其它便携式医疗设备也可运用这款芯片。

　　Think Force——上海熠知电子科技有限公司建立于2017年，由来自芯片规划、算法软件、体系开发范畴的资深专家创建。公司首要规划交融一流AI算法和先进制成工艺的智能芯片，并以此构建人工智能硬件途径，供给一站式职业运用处理方案。

　　据介绍，ThinkForce方案推出的AI芯片依据业界先进的半导体制程工艺，选用自主研制的微内核ManyCore架构，能完结AI云虚拟化调度在芯片级的完结，此架构将AI云的弹性核算和调度进步一个量级，相似CPU的虚拟化给云核算的弹性调度带来成倍的本钱节约。一起，该技能结合自主研制的固件和TFDL软件SDK能够完结关于各类神经网络模型的核算加快，相关于Nvidia干流核算卡能完结5倍以上的功耗和本钱节约。

　　比特大陆建立于2013年，是一家专心于高速、低功耗定制芯片规划研制的科技公司，具有低功耗高功用的16nm工艺集成电路的量产经历，成功规划量产了多款ASIC定制芯片和集成体系。

　　在2017国际人工智能大会上重磅发布了面向人工智能运用的专用定制芯片Sophon BM1680，深度学习加快卡SC1和SC1+以及智能视频剖析服务器SS1，正式进军人工智能职业。

　　杭州中天微体系有限公司建立于2001年，总部坐落杭州高新区。是一家致力于32位高功用低功耗嵌入式CPU研制，以芯片架构授权为中心事务的IC规划公司，也是直接与阿里巴巴协作，并取得阿里巴巴入股出资的一家国产CPU业者。是当时我国仅有依据自主指令架构研制嵌入式CPU并完结大规划量产的CPU供货商。

　　2015年，阿里便与杭州中天微体系有限公司进行深度协作，面向物联网各细分范畴开发云芯片（Yun on Chip）架构。在云端一体的框架下研制新一代CPU、SoC途径、软件支撑环境和操作体系，支撑从芯片到云端的全链路安全、低本钱接入。并活跃致力于打造工业生态链，开发面向全职业的云芯片产品。

　　人人智能供给一个基ARM的人脸辨认中心芯片即模组方案，辨认模组是首创的支撑深度学习算法的嵌入式高功用ARM途径，支撑外接摄像机从视频流检测和载取人脸相片等功用。据介绍，人人智能发布的“智能芯”是国内首个人脸辨认硬件模组，尺度仅为86mm*56mm*21mm，集成了人工智能操作体系FaceOS。通过将人工智能算法进行集成产品化，能够把产品的研制周期削减60%，本钱下降50%。

　　NovuMind建立于2015年，公司创始人是原百度异构核算小组负责人吴韧，在北京及硅谷设有办公室。公司于2017年头完结了A轮融资，出资方包括了真格基金、宽带本钱、英诺天使基金、洪泰基金、臻云创投、极客帮创投等，据报道近期正在预备新一轮融资。

　　NovuMind首要为智能为轿车、安防、医疗、金融等范畴供给ASIC芯片，并供给练习模型的全栈式AI处理方案。与Nvidia GPU或的通用深度学习芯片不同，NovuMind专心于开发一种“非常专用但非常高效地进行推理”的深度学习加快器芯片。NovuMind规划了一种仅运用3×3卷积过滤器的AI芯片，通过运用一起的张量处理架构(tensorprocessing architecture)直接对三维Tensor进行处理，新芯片将支撑Tensorflow、Cafe和Torch模型。NovuMind的第一个AI芯片(原型)估计会在17年圣诞节前推出。到下一年2月份运用程序预备就绪，并能够在该芯片上完结耗能不超越5瓦进行15万亿次浮点运算。NovuMind的第二个芯片，耗能将不超越1瓦，方案在2018年中期面世。

　　在CES 2018年消费电子展前夜，瑞芯微宣告，向全球正式推出旗下首款功用超强的AI处理器RK3399Pro，其片上NPU（神经网络处理器）运算功用高达2.4TOPs，具高功用、低功耗、开发易等优势，并且瑞芯微能为AI人工智能范畴供给一站式Turnkey处理方案。

　　依据官方介绍，RK3399Pro 初次选用CPU+GPU+NPU硬件结构规划的AI芯片，其集成的NPU（神经网络处理器）交融了Rockchip机器视觉、语音处理、深度学习等范畴的多年经历。相较传统芯片，典型深度神经网络Inception V3、ResNet34、VGG16等模型在RK3399Pro芯片上的运转作用体现拔尖，获近百倍进步。

　　RK3399Pro选用专有AI硬件规划， NPU运算功用高达2.4TOPs，高功用与低功耗方针均大幅抢先：相较同类NPU芯片功用抢先150%；相较GPU作为AI运算单元的大型芯片方案，功耗不到其所需的1%。

　　英伟达无疑是AI芯片商场中无可争议的领导者。2017年，英伟达可谓是风景无限。从游戏、数据中心到人工智能，商场对英伟达芯片的需求一路上升。

　　由于深度学习对核算速度的要求是“暴力”的，英伟达GPU芯片能够让许多处理器并行运算，速度比CPU快十倍乃至几十倍，因此成为绝大部分人工智能研讨者和开发者的必备”核弹“。

　　国内搞AI创业的人简直全在用英伟达GPU和途径，一个小型AI创业团队在英伟达芯片上花费几十万元很正常。

　　作为PC年代的肯定霸主，Intel现已错过了移动互联网年代，在现已到来的AI年代，也失掉了先机，但它并没有抛弃，而是活跃布局，预备逆袭。在云端，收买Altera之后推出了依据FPGA的专用深度学习加快卡，能够在云端运用；别的，收买Nervana，方针也是在云端。在移动端，则是收买了Movidius。下面先对Nervana进行介绍，对Movidius的介绍放在后边移动端。

　　2017年12月，相争50多年的Intel和AMD宣告将联手推出一款结合英特尔处理器和AMD图形单元的笔记本电脑芯片，一时刻业界哗然。

　　芯谋研讨总监王笑龙认为：“假如Nvidia在个人电脑GPU上营收削减，那么Nvidia在新商场的开发就会被控制，所以Intel挑选和AMD协作。”

　　数据研讨组织Gartner的研讨主管Alan Priestley也认为，Intel和AMD的协作将会对Nvida发生一些影响，“现在Intel和AMD联合推出的这款芯片的运用范畴也正是Nvidia GPU的运用范畴。很明显，Intel处理器现已进入到这个范畴内，并且通过新款芯片，AMD也会在这一范畴内取得立足点。”

　　Google在2016年宣告独立开发一种名为TPU的全新的处理体系。TPU是专门为机器学习运用而规划的专用芯片。通过下降芯片的核算精度，削减完结每个核算操作所需的晶体管数量，然后能让芯片的每秒运转的操作个数更高，这样通过精密调优的机器学习模型就能在芯片上运转得更快，从而更快地让用户得到更智能的成果。

　　在2016年3月打败了李世石和2017年5月打败了柯杰的的阿尔法狗，便是选用了谷歌的TPU系列芯片。

　　在智能手机芯片占有肯定优势的高通公司，也在人工智能方面活跃布局。据高通供给的材料显现，其在人工智能方面已出资了Clarifai公司和我国“专心于物联网人工智能服务”的云知声。

　　而早在2015年CES上，高通推出了一款搭载骁龙SoC的飞翔机器人——Snapdragon Cargo。高通认为在工业、农业的监测以及航拍对摄影、摄像以及视频新需求上，公司刚好能够发挥其在核算机视觉范畴的才能。此外，高通的额骁龙820芯片也被运用于VR头盔中。事实上，高通现已在研制能在本地完结深度学习的移动设备芯片。

　　Nervana创建于2014年，坐落圣地亚哥的草创公司Nervana Systems现已从20家不同的出资组织那里取得了2440万美元资金，而其间一家是非常受人敬重的德丰杰危险出资公司（Draper Fisher Jurvetson，DFJ）。

　　The Nervana Engine（将于2017年面世）是一个为深度学习专门定做和优化的ASIC芯片。这个方案的完结得益于一项叫做High Bandwidth Memory的新式内存技能，一起具有高容量和高速度，供给32GB的片上贮存和8TB每秒的内存拜访速度。该公司现在供给一个人工智能服务“in the cloud”，他们宣称这是国际上最快的且现在已被金融服务组织、医疗保健供给者和政府组织所运用的服务，他们的新式芯片将会确保Nervana云途径在未来的几年内仍坚持最快的速度。

　　2016年9月，Intel发表声明收买了Movidius。Movidius专心于研制高功用视觉处理芯片。其最新一代的Myriad2视觉处理器首要由SPARC处理器作为主控制器，加上专门的DSP处理器和硬件加快电路來处理专门的视觉和图画信号。这是一款以DSP架构为根底的视觉处理器，在视觉相关的运用范畴有极高的能耗比，能够将视觉核算遍及到简直一切的嵌入式体系中。

　　该芯片已被许多运用在Google 3D项目Tango手机大疆无人机FLIR智能红外摄像机、海康深眸系列摄像机、华睿智能工业相机等产品中。

　　IBM很早以前就发布过watson，早就投入了许多的实践运用中去。除此之外，还启动了对类人脑芯片的研制，那便是TrueNorth。

　　ARM刚推出全新芯片架构DynamIQ，通过这项技能，AI的功用有望在未来三到五年内进步50倍。

　　ARM的新CPU架构将会通过为不同部分装备软件的办法将多个处理中心集聚在一起，这其间包括一个专门为AI算法规划的处理器。芯片厂商将能够为新处理器装备最多8个中心。一起为了能让干流AI在自己的处理器上更好地运转，ARM还将放出一系列软件库。

　　CEVA是专心于DSP的IP供货商，具有为数众多的产品线。其间，图画和核算机视觉 DSP 产品 CEVA-XM4 是第一个支撑深度学习的可编程 DSP，而其发布的新一代类型 CEVA-XM6，具有更优的功用、更强壮的核算才能，以及更低的耗能。

　　CEVA 指出，智能手机、轿车、安全和商业运用，如无人机、自动化将是首要方针。

　　Eyeriss事实上是MIT的一个项目，还不是一个公司，可是由于取得了许多的媒体报道，故把它独自拿出来进行介绍。从长远来看，假如发展顺畅，很可能孵化出一个新的公司。

　　Eyeriss是一个高效能的深度卷积神经网络（CNN）加快器硬件，该芯片内建168 个中心，专门用来布置神经网路（neural network），效能为一般举动GPU 的10 倍。其技能要害在于最小化GPU 中心和记忆体之间交流数据的频率（此运作进程一般会耗费许多的时刻与能量）：一般GPU 内的中心一般同享单一记忆体，但Eyeriss 的每个中心具有归于自己的记忆体。

　　现在，Eyeriss首要定位在人脸辨认和语音辨认，可运用在智能手机、穿戴式设备、机器人、自动驾驭车与其他物联网运用设备上。

　　在iPhone8和iPhone X的发布会上，苹果清晰表明其间所运用的A11处理器集成了一个专用于机器学习的硬件——“神经网络引擎（Neural Engine）”，每秒运算次数最高可达6000亿次。这块芯片将能够改善苹果设备在处理需求人工智能的使命时的体现，比方面部辨认和语音辨认等。

　　2017年，华为海思推出了麒麟970芯片，据知情人士泄漏，为了对标华为，三星现已研制了许多品种的人工智能芯片。三星方案在未来三年内自家智能手机中都选用人工智能芯片，并且他们还将为人工智能设备建立新的组件事务。三星还出资了Graphcore、深鉴科技等人工智能芯片企业。

　　ManyCore架构特斯拉CEO马斯克在本年的神经信息处理体系大会上，供认特斯拉自动驾驭硬件工程副总裁 Jim Keller正在领导着一个超五十人的团队在开发自己的AI芯片。

　　Jim Keller 是2016年带了一批架构师和高管换岗到特斯拉的，他在 AMD和苹果期间，规划出了K7 、K8架构和A4、A5 处理器，被称得上是天才架构师。

　　微软蛰伏六年，打造出了一个迎候AI代代的芯片。那便是Project Catapult。这个FPGA 现在已支撑微软Bing，未来它们将会驱动依据深度神经网络——以人类大脑结构为根底建模的人工智能——的新搜索算法，在履行这个人工智能的几个指令时，速度比一般芯片快上几个数量级。

　　2017年7月，微软表明正在研制用于辨认语音和图画的 AI 芯片，未来将被包括鄙人一代 HoloLens 的全息处理单元（HPU）傍边。

　　KnuEdge实践上并不是一个草创公司，它由NASA的上一任负责人创建，现已在一个隐形形式下运营了10年。KnuEdge最近从隐形的形式中走出，并让全国际知道他们从一个匿名的出资人获取1亿美元的出资用来开发一个新的“神经元芯片”。

　　KUNPATH供给依据LambaFabric的芯片技能，LambaFabric将会通过与现在商场上的GPUs、CPUs和FPGAs彻底不同的架构进行神经网络的核算。LambdaFabric本质上是为在高要求的运算环境下向上拓宽至512000台设备而规划，机架至机架延迟时刻只要400毫微秒，低功耗的256核处理器。

　　创建于2015年的krtkl致力于发明“一个细小的无线电脑用来发明一些彻底不同的东西”。这款开辟板是依据XilinxZynq SoC，集成了ARM处置器和可编程FPGA。用户乃至能够通过手机上的专用APP对其举办编程，供230个用户可用的I/O接口，运用灵活兼容许多扩展板卡。

　　Barefoot Networks上一年11月宣告取得2300万美元C轮融资，由阿里巴巴和腾讯领投。在上一年6月，Barefoot 还取得了由谷歌和丹华本钱等出资的5700万美元融资。

　　Barefoot Networks开发了国际上第一个可编程芯片，这种名为Tofino的芯片比现在商场上任何其他芯片快两倍，以每秒6.5兆的速度处理网络数据包。

　　耐能人工智能(KneronInc.)建立于2015年11月，是一家总部坐落美国圣地亚哥的人工智能草创企业，在深圳和珠海也设有办公室。耐能人工智能(KneronInc.)的产品特征在于一起具有硬件及软件的人工智能处理方案，能够将杂乱的深度学习演算法，放在终端设备里，并且无需连上网络。

　　耐能（Kneron）于2016年推出该公司首款终端设备专用的人工智能芯片，称为神经网络处理器（Neural Processing Unit，NPU），以及自行研制的软件开发工具包「重组式人工智能神经网络」（Reconfigurable Artificial Neural Network），选用算法能够针对不同的需求快速调整功用，以适用不同的人工智能运用。

　　2017年11月，英国芯片制作商Graphcore宣告取得由红杉本钱我国基金与红杉本钱美国基金一起领投的5000万美元C轮融资。

　　graphore是一家总部坐落布里斯托尔的公司，它开发了新一代核算机处理器，可用于练习人工智能( AI)算法。该公司宣称，其IPU ( intelligence processing units)能够将机器智能训练的功用进步10倍到100倍。这家英国公司方案下一年大规划出货，其芯片将用于无人驾驭轿车和云核算。

　　此外，Facebook以及Twitter和更多低沉的草创公司都在研制新的芯片。

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