很多朋友对于人工智能芯片的缺陷和人工智能芯片的缺陷包括不太懂，今天就由小编来为大家分享，希望可以帮助到大家，下面一起来看看吧！

本文目录

1. 1396电源芯片为什么问题多
2. AI代表人工智能，那AI芯片智能在哪里？和传统芯片有什么不一样的？
3. m1芯片缺点
4. 对于人工智能的利与弊你怎么看待

1396电源芯片为什么问题多

1396电源芯片因为其工作频率高、输出电压精度要求高，所以在生产过程中对材料、工具、环境等要求都很严格。一旦材料、工具等出现问题，就会导致电源芯片性能下降或失效。

此外，1396电源芯片的设计复杂，需要考虑多种因素，如电路稳定性、温度漂移、噪声抑制等，因此设计和生产难度大，容易出现问题。同时，由于1396电源芯片应用广泛，使用环境和条件千差万别，也会导致使用中出现各种问题。

AI代表人工智能，那AI芯片智能在哪里？和传统芯片有什么不一样的？

首先，谢邀回答。

AI领域将会是接下来科技行业的下一个风口，最近非常的火，海量的数据处理、分析、挖掘和标签化，需要计算性能非常出众的计算核心，也就是计算机或服务器的CPU或者GPU，那么集成了AI计算模块的新片就是AI芯片。

AI芯片也被称为AI加速器或计算卡，即专门用于处理人工智能应用中的大量计算任务的模块（其他非计算任务仍由CPU负责）。当前，AI芯片主要分为GPU、FPGA、ASIC。

AI芯片该使用什么方法原理去实现，目前仍然众说纷纭，这是新技术的特点，探索阶段百花齐放，这也与深度学习等算法模型的研发并未成熟有关，即AI的基础理论方面仍然存在很大空白。这是指导芯片如何设计的基本前提。因此，目前集中在如何更好的适应已有的数据流式处理模式进行的芯片优化设计。

技术手段方面AI市场的第一颗芯片包括现成的CPU，GPU，FPGA和DSP的各种组合。虽然新设计正在由诸如英特尔、谷歌、英伟达、高通，以及IBM等公司开发，但目前还不清楚哪家的方法会胜出。似乎至少需要一个CPU来控制这些系统，但是当流数据并行化时，就会需要各种类型的协处理器。

所谓的AI芯片，一般是指针对AI算法的ASIC（专用芯片）。

传统的CPU、GPU都可以拿来执行AI算法，但是速度慢，性能低，无法实际商用。

比如，自动驾驶需要识别道路行人红绿灯等状况，但是如果是当前的CPU去算，那么估计车翻到河里了还没发现前方是河，这是速度慢，时间就是生命。如果用GPU，的确速度要快得多，但是，功耗大，汽车的电池估计无法长时间支撑正常使用，而且，老黄家的GPU巨贵，经常单块上万，普通消费者也用不起，还经常缺货。另外，GPU因为不是专门针对AI算法开发的ASIC，所以，说到底，速度还没到极限，还有提升空间。而类似智能驾驶这样的领域，必须快！在手机终端，可以自行人脸识别、语音识别等AI应用，这个必须功耗低，所以GPUOUT！

所以，开发ASIC就成了必然。

说说，为什么需要AI芯片。

AI算法，在图像识别等领域，常用的是CNN卷积网络，语音识别、自然语言处理等领域，主要是RNN，这是两类有区别的算法。但是，他们本质上，都是矩阵或vector的乘法、加法，然后配合一些除法、指数等算法。

一个成熟的AI算法，比如YOLO-V3，就是大量的卷积、残差网络、全连接等类型的计算，本质是乘法和加法。对于YOLO-V3来说，如果确定了具体的输入图形尺寸，那么总的乘法加法计算次数是确定的。比如一万亿次。（真实的情况比这个大得多的多）

那么要快速执行一次YOLO-V3，就必须执行完一万亿次的加法乘法次数。

这个时候就来看了，比如IBM的POWER8，最先进的服务器用超标量CPU之一，4GHz，SIMD，128bit，假设是处理16bit的数据，那就是8个数，那么一个周期，最多执行8个乘加计算。一次最多执行16个操作。这还是理论上，其实是不大可能的。

那么CPU一秒钟的巅峰计算次数=16X4Gops=64Gops。

这样，可以算算CPU计算一次的时间了。

同样的，换成GPU算算，也能知道执行时间。因为对GPU内部结构不熟，所以不做具体分析。

再来说说AI芯片。比如大名鼎鼎的谷歌的TPU1.

TPU1，大约700MHz，有256X256尺寸的脉动阵列，如下图所示。一共256X256=64K个乘加单元，每个单元一次可执行一个乘法和一个加法。那就是128K个操作。（乘法算一个，加法再算一个）

另外，除了脉动阵列，还有其他模块，比如激活等，这些里面也有乘法、加法等。

所以，看看TPU1一秒钟的巅峰计算次数至少是=128KX700MHz=89600Gops=大约90Tops。

对比一下CPU与TPU1，会发现计算能力有几个数量级的差距，这就是为啥说CPU慢。

当然，以上的数据都是完全最理想的理论值，实际情况，能够达到5%吧。因为，芯片上的存储不够大，所以数据会存储在DRAM中，从DRAM取数据很慢的，所以，乘法逻辑往往要等待。另外，AI算法有许多层网络组成，必须一层一层的算，所以，在切换层的时候，乘法逻辑又是休息的，所以，诸多因素造成了实际的芯片并不能达到利润的计算峰值，而且差距还极大。

m1芯片缺点

1、M1芯片目前来看，主要的问题就是软件适配兼容性

2、由于这是苹果首次在自己的Mac电脑产品上使用M1芯片，这就要求很多软件厂商推出针对M1芯片的适配软件，一般来说这一过程需要几周到几个月时间才能达到比较好的适配

3、M1芯片的Mac对于X86架构的软件可能存在不兼容的情况，所以要使用这一类软件的用户最好等软件完成适配再决定购买

对于人工智能的利与弊你怎么看待

人工智能的利：

首先，在生产领域，人的各种能力都已被效率更高且成本低廉的机器及人工智能实体代替，劳动力将大大被解放。

其次，我们的环境问题将会被改善，较少的资源将会满足更大的需求。

第三，人工智能将会大大增强人类认识世界、适应世界的能力。

人工智能的弊：

人工智能代替人类做各种事情，那人类失业率就无限增高，人类就无依靠可生存。

人工智能如果被坏人利用在犯罪上，那么人类将陷入恐慌。

如果我们不能很好地控制利用人工智能，反而被人工智能控制与利用，那么人类将走向灭亡。

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