标签：通用 gpu 逻辑 wrap pac 针对 个人 white 移动
03_人工智能芯片
现在出了很多人工智能芯片，Nvidia , Intel, 华为，Apple。 究其原因是为了计算速度
CPU: 提高速度 = 提高单位面积晶体管数量(密度) 或 提高频率
(越小量子隧穿效应越显现，栅极漏电流越来越大，密度很难再增加，发热问题也大, 所以大家看到的都是加多核)
(频率受电子移动的速度限制，也接近极限)
唯一办法就是改结构，CPU设计用来可以做所有计算，但是太通用也包含了太多的控制逻辑
GPU: 图形处理器，计算能力更强了, Nvidia P40 用于 AlphaGo
TPU (Tensor Processing Unit): 针对特定张量计算，专用于人工智能算法 一个TPU计算能力相当于15-30 GPU
iPhoneX上有一个人工智能芯片只负责面部识别，可以达到毫秒级。
所以处理芯片也开始像社会分工了，社会分工与否取决于市场需求量。
你是要做个通才还是专才，你做的东西值得花一生来学习吗？
fliky
1003_人工智能芯片
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原文地址：http://www.cnblogs.com/fliky/p/7769214.html
