AI芯片和显卡芯片的区别？

AI芯片

人工智能芯片也被称为人工智能加速器或计算卡，即在人工智能应用中处理大量计算任务的模块(CPU仍负责其他非计算任务)。目前，人工智能芯片主要分为GPU、FPGA和ASIC。
原理
人工智能的许多数据处理涉及矩阵乘法和加法。GPU提供了一种便宜的工作方式，但缺点是功率更高。FPGA具有内置的DSP模块和本地存储器，更节能，但通常更昂贵。
对于人工智能芯片应该使用什么方法和原则仍有不同的看法。这是新技术的特点。在探索阶段，百花齐放，这也与深度学习等算法模型的研发不成熟有关，即人工智能的基本理论仍然存在很大差距。这是指导芯片设计的基本前提。因此，目前的重点是芯片优化设计，以更好地适应现有的数据流处理模式。
就技术手段而言，人工智能市场的**个芯片包括现成的CPU、GPU、FPGA和DSP的各种组合。虽然英特尔、谷歌、英伟达、高通、IBM等新设计正在开发中，但目前还不清楚哪一方**获胜。这些系统似乎至少需要一个CPU来控制，但当流量数据并行时，需要各种类型的协处理器。
显卡芯片
显示芯片是显卡的核心芯片片。其性能直接决定了图形卡的性能。其主要任务是处理系统输入的视频信息，并构建和渲染。
性能
显示主芯片的性能直接决定了显示卡的性能。不同的显示芯片在内部结构和性能上存在差异，价格也有很大差异。显示芯片在显卡中的位置相当于计算机中CPU的位置，这是整个显卡的核心。由于显示芯片的复杂性，在目前的设计中，只有NVIDIA和ATI是制造显示芯片的制造商。SIS和VIA都生产集成显卡芯片。家用娱乐显卡采用单芯片设计的显示芯片，部分专业工作站显卡采用多个显示芯片组合。
原理
与主板芯片组一样，显卡芯片是主板的核心，显示芯片是工作站显卡的核心，它控制着显卡的全面运动。

目前工作站的显卡主要采用NVDIAQuadro4芯片、3DlabsPemidiaiiiiii、GLINT系列芯片、MtroxG4XX系列芯片、ATIFireGL芯片等。专业工作站显卡有NVIDIA、ATI、ELSA、3Dlabs、Winfast(丽台)等。

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