IT之家5月3日消息 Compass Intelligence近日发布的AI芯片厂商排名数据显示：前三名被英伟达、英特尔和恩智浦占据，4是IBM、5是AMD、6是谷歌、7是ARM、8是苹果、9是高通、10是博通、11是三星电子。
所谓AI芯片组产品包括：中央处理器（CPU）、图形处理器（GPU）、神经网络处理器（NNP）、专用集成电路（ASIC）、现场可编程门阵列（FPGA）、精简指令集（RISC）处理器、加速器等等。
在人工智能领域，英伟达可以说是目前涉及面最广、市场份额最大的公司，旗下产品线遍布自动驾驶汽车、高性能计算、机器人、医疗保健、云计算、游戏视频等众多领域。其针对自动驾驶汽车领域的全新人工智能超级计算机Xavier，用NVIDIA首席执行官黄仁勋的话来说就是“这是我所知道的 SoC 领域非常了不起的尝试，我们长期以来一直致力于开发芯片。”
Xavier是一款完整的片上系统(SoC)，集成了被称为 Volta 的全新 GPU 架构、定制 8 核 CPU 架构以及新的计算机视觉加速器。该处理器提供 20 TOPS（万亿次运算/秒）的高性能，而功耗仅为 20 瓦。单个 Xavier 人工智能处理器包含 70 亿个晶体管，采用最前沿的 16nm FinFET 加工技术进行制造，能够取代目前配置了两个移动 SoC 和两个独立 GPU 的 DRIVE PX 2，而功耗仅仅是它的一小部分。
而在2018年拉斯维加斯CES展会上，NVIDIA又推出了三款基于Xavier的人工智能处理器，包括一款专注于将增强现实（AR）技术应用于汽车的产品、一款进一步简化车内人工智能助手构建和部署的DRIVE IX和一款对其现有自主出租车大脑——Pegasus的修改，进一步扩大自己的优势。
如果你只是知道谷歌的AlphaGo、无人驾驶和TPU等这些人工智能相关的产品，那么你还应该知道这些产品背后的技术大牛们：谷歌传奇芯片工程师Jeff Dean、谷歌云计算团队首席科学家、斯坦福大学AI实验室主管李飞飞、Alphabet董事长John Hennessy和谷歌杰出工程师David Patterson。
时至今日，摩尔定律遇到了技术和经济上的双重瓶颈，处理器性能的增长速度越来越慢，然而社会对于计算能力的需求增速却并未减缓，甚至在移动应用、大数据、人工智能等新的应用兴起后，对于计算能力、计算功耗和计算成本等提出了新的要求。与完全依赖于通用CPU及其编程模型的传统软件编写模式不同，异构计算的整个系统包含了多种基于特定领域架构（Domain-Specific Architecture, DSA）设计的处理单元，每一个DSA处理单元都有负责的独特领域并针对该领域做优化，当计算机系统遇到相关计算时便由相应的DSA处理器去负责。而谷歌就是异构计算的践行者，TPU就是异构计算在人工智能应用的一个很好例子。
2017年发布的第二代TPU芯片，不仅加深了人工智能在学习和推理方面的能力，而且谷歌是认真地要将它推向市场。根据谷歌的内部测试，第二代芯片针对机器学习的训练速度能比现在市场上的图形芯片（GPU）节省一半时间；第二代TPU包括了四个芯片，每秒可处理180万亿次浮点运算；如果将64个TPU组合到一起，升级为所谓的TPU Pods，则可提供大约11500万亿次浮点运算能力。
英特尔作为世界上最大的计算机芯片制造商，近年来一直在寻求计算机以外的市场，其中人工智能芯片争夺成为英特尔的核心战略之一。为了加强在人工智能芯片领域的实力，不仅以167亿美元收购FPGA生产商Altera公司，还以153亿美元收购自动驾驶技术公司Mobileye，以及机器视觉公司Movidius和为自动驾驶汽车芯片提供安全工具的公司Yogitech，背后凸显这家在PC时代处于核心位置的巨头面向未来的积极转型。
Myriad X就是英特尔子公司Movidius在2017年推出的视觉处理器(VPU，vision processing unit)，这是一款低功耗的系统芯片(SoC)，用于在基于视觉的设备上加速深度学习和人工智能——如无人机、智能相机和VR / AR头盔。Myriad X是全球第一个配备专用神经网络计算引擎的片上系统芯片（SoC），用于加速设备端的深度学习推理计算。该神经网络计算引擎是芯片上集成的硬件模块，专为高速、低功耗且不牺牲精确度地运行基于深度学习的神经网络而设计，让设备能够实时地看到、理解和响应周围环境。引入该神经计算引擎之后，Myriad X架构能够为基于深度学习的神经网络推理提供1TOPS的计算性能。
1.Imagination原本是一家英国芯片企业，曾经是苹果公司的GPU供应商。去年9月，中国资本Canyon Bridge出资5.5亿英镑将其收购。
目前，Imagination公司CEO已由李力游出任，李力游此前曾任展讯的董事长，后展讯被紫光收购，李力游出任紫光集团联席总裁。
2.瑞芯微（Rockchip）成立于2001年，主要为智能手机、平板电脑、通讯平板，电视机顶盒、车载导航、IoT物联网等产品提供芯片解决方案。
据介绍，瑞芯微是一家做ARM应用处理器的公司，靠复读机和MP3/MP4芯片起家全球AI芯片公司排行榜-----各家AI公司的分析对照。今年一月，瑞芯微发布首款AI处理器RK3399Pro，NPU运算性能达2.4TOPs。去年7月，瑞芯微创业板IPO未能过会，一度引发关注。估计要是放在现在去过会，肯定秒过了。
去年5月，芯原推出一款面向计算机视觉和人工智能应用的处理器VIP8000，可以直接导入由Caffe和TensorFlow等框架生成的神经网络。恩智浦的旗舰应用处理器i.MX 8上也采用了芯原的视觉图形处理器。
2015年，芯原还收购了美国嵌入式图形处理器(GPU)设计商图芯技术(Vivante)。
芯原创始人戴伟民曾出任美国Celestry公司（2002年被Cadence并购）董事长兼CTO。
2017年8月，国内AI芯片初创公司寒武纪宣布已经完成1亿美元A轮融资，战略投资方可谓阵容豪华，阿里巴巴、联想、科大讯飞等企业均参与投资。而其公司也成为全球AI芯片界首个独角兽，受到国内外市场广泛关注。
寒武纪科技主要负责研发生产AI芯片，公司最主要的产品为2016年发布的寒武纪1A处理器(Cambricon-1A)，是一款可以深度学习的神经网络专用处理器，面向智能手机、无人机、安防监控、可穿戴设备以及智能驾驶等各类终端设备，在运行主流智能算法时性能功耗比全面超越传统处理器。目前已经研发出1A、1H等多种型号。与此同时，寒武纪也推出了面向开发者的寒武纪人工智能软件平台 Cambricon NeuWare，包含开发、调试和调优三大部分。
深鉴科技的联合创始人韩松在不同场合曾多次提及软硬件协同设计对人工智能处理器的重要性，而其在FPGA领域顶级会议FPGA2017最佳论文ESE硬件架构就是最好的证明。该项工作聚焦于使用LSTM 进行语音识别的场景，结合深度压缩（Deep Compression）、专用编译器以及 ESE 专用处理器架构，在中端的 FPGA 上即可取得比 Pascal Titan X GPU 高 3 倍的性能，并将功耗降低 3.5 倍。
在2017年10月的时候，深鉴科技推出了六款AI产品，分别是人脸检测识别模组、人脸分析解决方案、视频结构化解决方案、ARISTOTLE架构平台，深度学习SDK DNNDK、双目深度视觉套件。而在人工智能芯片方面，公布了最新的芯片计划，由深鉴科技自主研发的芯片“听涛”、“观海”将于2018年第三季度面市，该芯片采用台积电28nm工艺，亚里士多德架构，峰值性能 3.7 TOPS/W。
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