人工智能芯片研究与产业现状
2010 年以来， 由于大数据产业的发展， 数据量呈现爆炸性增长态势，
而传统的计算架构又无法支撑深度学习的大规模并行计算需求， 于是研究界
对 AI 芯片进行了新一轮的技术研发与应用研究
[1]
。 AI 芯片是人工智能时代
的技术核心之一，决定了平台的基础架构和发展生态。
AI 芯片基本知识及现状
从广义上讲只要能够运行人工智能算法的芯片都叫作 AI 芯片。但是通常
意义上的 AI 芯片指的是针对人工智能算法做了特殊加速设计的芯片
[2]
， 现
阶段， 这些人工智能算法一般以深度学习算法为主，也可以包括其它机器学
习算法。
▲人工智能与深度学习
深度学习算法，通常是基于接收到的连续数值， 通过学习处理， 并输出
连续数值的过程，实质上并不能完全模仿生物大脑的运作机制。 基于这一现
实， 研究界还提出了 SNN（Spiking Neural Network ，脉冲神经网络） 模
型。 作为第三代神经网络模型， SNN 更贴近生物神经网络——除了神经元和
突触模型更贴近生物神经元与突触之外， SNN 还将时域信息引入了计算模型。
目前基于 SNN 的 AI 芯片主要以 IBM 的 TrueNorth 、Intel 的 Loihi 以
及国内的清华大学天机芯
[3]
为代表。
1、AI 芯片发展历程
从图灵的论文《计算机器与智能》 和图灵测试， 到最初级的神经元模拟
单元——感知机， 再到现在多达上百层的深度神经网络，人类对人工智能的
探索从来就没有停止过
[4]
。 上世纪八十年代， 多层神经网络和反向传播算法的
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lengyue815
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