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雷达卡
AI芯片当前架构还未统一，主流路线有GPU、FPGA、ASIC等。根据人工智能主要应用场景，AI芯片应用场景主要分为云端、终端。不同场景侧重点不尽相同，对使用的芯片架构也存在差异。云端目前以GPU为主，未来ASIC需求有望不断上升，终端场景ASIC应用已有案例，前景明朗。因此我们看好AI芯片架构方面ASIC路线发展未来。
当前主流的AI芯片主要分为三类，GPU、FPGA、ASIC。其中GPU、FPGA均是前期较为成熟的芯片架构，属于通用型芯片。ASIC属于为AI特定场景定制的芯片。
表1：各主流架构对比
GPU（图像处理单元）：GPU最初承担图像计算任务，能够进行并行计算，因此GPU架构本身比较适合深度学习算法，通过对GPU的优化，进一步满足深度学习大量计算需求。其主要缺点在于功耗较高。
FPGA(FieldProgrammableGateArray，现场可编程门阵列）：FPGA，具有足够的计算能力、较低的试错成本和足够的灵活性。FPGA的计算速度快是源于它本质上是无指令、无需共享内存的体系结构。对于保存状态的需求，FPGA中的寄存器和片上内存（BRAM）是属于各自的控制逻辑的，无需不必要的仲裁和缓存，因此FPGA在运算速度足够快，优于GPU。同时，相比量产成本高昂的ASIC芯片，因为它是一种半定制的硬件，通过编程可定义其中的单元配置和链接架构进行计算，因此在灵活性上优于ASIC，具备较低试错成本。
ASIC（ApplicationSpecificIntegratedCircuit特定用途集成电路）：根据产品的需求进行特定设计和制造的集成电路，能够在特定功能上进行强化，具有更高的处理速度和更低的能耗。缺点是成本高，且由于是定制化，可复制性一般，因此只有用量足够大时才能够分摊前期投入，降低成本。
图1：各类芯片优势对比
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