首先，我們要了解一下：什么是芯片？芯片的本質就是在半導體襯底上制作能實現一系列特定功能的集成電路。

其次，來看一下AI的概念。AI是研究如何使計算機能夠模擬和執行人類智能任務的科學和技術領域，致力于開發能夠感知、理解、學習、推理、決策和與人類進行交互的智能系統。

AI芯片的廣泛定義是指那些面向AI應用的芯片。按照角度的不同，AI芯片可以有不同的分類。

按照技術架構，AI芯片可分為CPU、GPU、半定制化FPGA（Field Programmable Gate Array，現場可編程門陣列）、全定制化ASIC（Application-Specific Integrated Circuit，專用集成電路）。

主流AI芯片的區別？

CPU、GPU、FPGA、ASIC是目前AI計算過程中最主流的四種芯片類型。其中CPU、GPU、FPGA是前期較為成熟的芯片架構，屬于通用芯片；ASIC是為AI特定場景定制的芯片。它們的主要區別體現在靈活性、計算效率和能耗方面，對AI算法具有不同的支持程度。

• CPU：CPU是馮·諾依曼架構下的處理器，遵循“Fetch(取指)一Decode(解碼)一Execute(執行)-MemoryAccess(訪存)-Write Back(寫回)”的處理流程。作為計算機的核心硬件單元，CPU具有大量緩存和復雜的邏輯控制單元，非常擅長邏輯控制、串行的運算，不擅長復雜算法運算和處理并行重復的操作。CPU能夠支持所有的AI模型算法。
• GPU：圖形處理器，最早應用于圖像處理領域，與CPU相比，減少了大量數據預取和決策模塊，增加了計算單元 ALU(Arithmetic Logic Unit,算術邏輯部件)的占比，從而在并行化計算效率上有較大優勢。但GPU無法單獨工作，必須由CPU進行控制調用才能工作，而且功耗比較高。
• FPGA：其基本原理是在FPGA芯片內集成大量的基本門電路以及存儲器，用戶可以通過更新FPGA配置文件來定義這些門電路以及存儲器之間的連線。與CPU和GPU相比，FPGA同時擁有硬件流水并行和數據并行處理能力，適用于以硬件流水線方式處理一條數據，且整數運算性能更高。FPGA具有非常好的靈活性,可以針對不同的算法做不同的設計，對算法支持度很高，常用于深度學習算法中的推理階段。不過 FPGA需要直接與外部DDR交換數據，其性能不如GPU的內存接口高效，并且對開發人員的編程門檻相對較高。
• ASIC：根據產品需求進行特定設計和制造的集成電路，能夠在特定功能上進行強化，具有更高的處理速度和更低的功耗。但是研發周期長，成本高。神經網絡計算芯片NPU、張量計算芯片TPU等都屬于ASIC芯片。因為是針對特定領域定制,所以ASIC往往可以表現出比GPU和CPU更強的性能。