人工智能的名号现在现已够响了，不管是怎样的范畴，现在根本都有关于人工智能的运用，芯片范畴也不破例，下面就一块儿来看看人工智能芯片的一些常见分类。

  类脑芯片不选用经典的冯·诺依曼架构，而是根据神经形状架构规划，以 IBM Truenorth为代表。 IBM 研究人员将存储单元作为突触、核算单元作为神经元、传输单元作为轴突搭建了神经芯片的原型。

  现在， Truenorth 用三星 28nm 功耗工艺技术，由 54 亿个晶体管组成的芯片构成的片上网络有 4096 个神经突触中心，实时作业功耗仅为 70mW。

  将FPGA 和 CPU 比照不难发现两个特色,一是 FPGA 没有内存和操控所带来的存储和读取部 分速度更快,二是 FPGA 没有读取指令操作,所以功耗更低。下风是价格相对较高、编程杂乱、全体运算才能纷歧定是很高。

  现在， GPU 已开展到较为老练的阶段。谷歌、 FACEBOOK、微软、TWITTER 和百度等公司都在运用 GPU 剖析图片、视频和音频文件，以改善查找和图画标签等运用功用。此外，许多轿车生产商也在运用 GPU 芯片开展无人驾驶。

  现在的人工智能芯片所运用到的范畴也现已渐渐的变多，你觉得AI芯片会怎么样开展？