类脑芯片是人工智能最终的发展模式

　　一、传统的架构：根据冯.诺依曼架构的FPGA(现场可编程门阵列)和ASIC(专用集成电路)芯片。FPGA和ASIC芯片不管是研发仍是使用，都现已构成了必定生产、使用规划。

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　　二、仿照人脑神经元结构规划的类脑芯片。

　　而类脑芯片尽管还处于研讨初期，但未来具有很大潜力，可能在未来成为人工智能职业的干流。

　　三、上述架构的区别

　　现在的电脑，选用的都是冯·诺依曼架构。它的中心架构就是处理器和存储器是分隔布局的，所以CPU(中央处理器)和内存条没有集成在一起，仅仅在CPU中设置了容量极小的高速缓存。

　　而类人脑架构，是仿照人脑神经体系模型的结构，人脑中的神经元既是控制体系，一起又是存储体系。

　　因而CPU、内存条、总线、南北桥等等，终究都必将集成在一起，构成类人脑的巨大芯片组，至于发热问题，内存条微型化问题，人类终究会找到解决方法。

　　四、人工智能芯片四大类

　　1、通用芯片(GPU)。

　　GPU是单指令、多数据处理，选用数量很多的核算单元和超长的流水线，首要处理图像范畴的运算加速。

　　GPU是不能独自使用的，它仅仅处理大数据核算时的能手，必须由CPU进行调用，下达指令才干作业。

　　但CPU可独自效果，处理杂乱的逻辑运算和不同的数据类型，但当需求处理大数据核算时，则可调用GPU进行并行核算。

　　2、半定制化芯片(FPGA)。

　　FPGA适用于多指令，单数据流的剖析，与GPU相反，因而常用于猜测阶段，如云端。FPGA是用硬件完成软件算法，因而在完成杂乱算法方面有必定的难度，缺点是价格比较高。

　　3、全定制化芯片(ASIC)。

　　ASIC是为完成特定场景使用要求时，而定制的专用AI芯片。除了不能扩展以外，在功耗、可靠性、体积方面都有优势，尤其在高性能、低功耗的移动设备端。

　　4、类脑芯片

　　类脑芯片架构是一款模仿人脑的神经网络模型的新式芯片编程架构，这一体系可以模仿人脑功用进行感知方法、行为方法和思想方法。

　　有人说，ASIC是人工智能芯片的一个首要开展方向，但真实的人工智能芯片未来开展的方向是类脑芯片。

　　类脑芯片研讨是十分困难的，IBM、高通、英特尔等公司的芯片战略都是用硬件来仿照人脑的神经突触。

　　五、定论

　　GPU未来的使用方向是高档杂乱算法和通用性人工智能平台，买来就能使用。

　　FPGA更适用于各种详细的职业，人工智能会使用到各个详细范畴。

　　ASIC芯片是全定制芯片。因为算法杂乱度越强，越需求一套专用的芯片架构与其进行对应。定制就是当客户处在某一特别场景时，可认为其独立规划一套专业智能算法软件。

　　而ASIC根据人工智能算法进行独立定制，其开展前景看好。

　　类脑芯片是人工智能终究的开展模式，可是离产业化还很遥远。