什么是人工智能芯片（NPU）

NPU是网络处理器。嵌入式神经网络处理器采用“数据驱动并行计算”的架构，特别擅长处理视频、图像类的海量多媒体数据。

2016年6月20日，中星微数字多媒体芯片技术国家重点实验室在北京宣布，已研发成功了中国首款嵌入式神经网络处理器（NPU）芯片，成为全球首颗具备深度学习人工智能的嵌入式视频采集压缩编码系统级芯片，并取名“星光智能一号”。

这款基于深度学习的芯片运用在人脸识别上，最高能达到98％的准确率，超过人眼的识别率。

扩展资料

人工智能芯片的种类：

1、通用芯片（GPU）。GPU是单指令、多数据处理，采用数量众多的计算单元和超长的流水线，主要处理图像领域的运算加速。GPU是不能单独使用的，它只是处理大数据计算时的能手，必须由CPU进行调用，下达指令才能工作。

2、半定制化芯片（FPGA）。FPGA适用于多指令，单数据流的分析，与GPU相反，因此常用于预测阶段，如云端。FPGA是用硬件实现软件算法，因此在实现复杂算法方面有一定的难度，缺点是价格比较高。

3、全定制化芯片（ASIC）。ASIC是为实现特定场景应用要求时，而定制的专用AI芯片。除了不能扩展以外，在功耗、可靠性、体积方面都有优势，尤其在高性能、低功耗的移动设备端

片也为响应人工智能和深度学习的需要，在速度和低能耗方面被提出了更高的要求，目前使用的 GPU、FPGA 均非人工智能定制芯片，天然存在局限性，除具有最明显的优势GPU外，也有不少典型人工智能专用芯片出现。
人工智能将推动新一轮计算革命，深度学习需要海量数据并行运算，传统计算架构无法支撑深度学习的大规模并行计算需求。因此，深度学习需要更适应此类算法的新的底层硬件来加速计算过程。
芯片也为响应人工智能和深度学习的需要，在速度和低能耗方面被提出了更高的要求，目前使用的 GPU、FPGA 均非人工智能定制芯片，天然存在局限性，除具有最明显的优势GPU外，也有不少典型人工智能专用芯片出现。