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。目前主要的方式是使用已有的GPU、FPGA 等通用芯片。GPU 因其并行计算优势最先被引入深度学习，全球可编程图形处理技术的领军企业英伟达借此已开始打造新的计算平台，而全球IT 巨头争相开源深度学习平台更加快了产业应用生态的形成。

　　人工智能芯片发展路线图：人工智能芯片设计的目的是从加速深度学习算法到希望从底层结构模拟人脑来更好实现智能。目前人工智能芯片涵盖了三个阶段：（1）基于FPGA 的半定制、（2）针对深度学习算法的全定制、（3）类脑计算芯片。

　　人工智能定制芯片是必然趋势：1、定制芯片的性能提升非常明显，这种性能的飞速提升对于人工智能的 ...

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