芯片的ai算力

A. 地平线新发布的征程5有什么优势吗

地平线最新推出的征程5芯片，无论是性能还是算力都得到了极大的提升。征程5还拥有强大的AI性能，为信息安全、功能安全和预期功能安全提供了解决方案，在支持车载计算平台灵活拓展算力层面也有提升。同时，据发布会介绍，征程5单颗芯片的AI算力最高可以达到128TOPS，还同时支持接入16路摄像头感知计算、能够支持自动驾驶所需要的多传感器融合、预测和规划控制等需求。此外，征程5芯片还获得了ISO 26262 ASIL-B功能安全产品认证，其功能安全架构、设计实现及安全覆盖率均达到了ASIL-B级别，可为ADAS应用提供安全保护方案，满足主流OEM和Tier1的功能安全开发要求。

B. 简述cpu、gpu、fpga和asic四种人工智能芯片的性能

FPGA（Field Programmable Gate Array，现场可编程门阵列）具有足够的计算能力和足够的灵活性。FPGA的计算速度快是源于它本质上是无指令、无需共享内存的体系结构。对于保存状态的需求，FPGA中的寄存器和片上内存（BRAM）是属于各自的控制逻辑的，无需不必要的仲裁和缓存，因此FPGA在运算速度足够快，优于GPU。同时FPGA也是一种半定制的硬件，通过编程可定义其中的单元配置和链接架构进行计算，因此具有较强的灵活性。相对于GPU，FPGA能管理能运算，但是相对开发周期长，复杂算法开发难度大。
ASIC（Application Specific Integrated Circuit特定用途集成电路）根据产品的需求进行特定设计和制造的集成电路，能够在特定功能上进行强化，具有更高的处理速度和更低的能耗。缺点是研发成本高，前期研发投入周期长，且由于是定制化，可复制性一般，因此只有用量足够大时才能够分摊前期投入，降低成本。
CPU：
中央处理器作为计算机系统的运算和控制核心，是信息处理、程序运行的最终执行单元，CPU 是对计算机的所有硬件资源（如存储器、输入输出单元） 进行控制调配、执行通用运算的核心硬件单元。
优点：CPU有大量的缓存和复杂的逻辑控制单元，非常擅长逻辑控制、串行的运算
缺点：不擅长复杂算法运算和处理并行重复的操作。
对于AI芯片来说，算力最弱的是cpu。虽然cpu主频最高，但是单颗也就8核,16核的样子，一个核3.5g,16核也就56g，再考虑指令周期，每秒最多也就30g次乘法。还是定点的。
生产厂商:intel、AMD
现在设计师最需要的就是GPUCPU，呆猫桌面云可以享受高GPUCPU的待遇。
GPU：
图形处理器，又称显示核心、视觉处理器、显示芯片，是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上做图像和图形相关运算工作的微处理器。
优点：提供了多核并行计算的基础结构，且核心数非常多，可以支撑大量数据的并行计算，拥有更高的浮点运算能力。
缺点：管理控制能力（最弱），功耗（最高）。
生产厂商：AMD、NVIDIA

C. oppo ai 芯片

马里亚纳 MariSilicon X 是OPPO自研的全球首个采用6nm影像专用NPU芯片。
马里亚纳 MariSilicon X 拥有空前强大的AI计算能效，集成的自研AI处理单元MariNeuro。AI算力最高可以达到每秒18万亿次AI计算。真实应用场景下，它的每瓦性能也能达到每秒11.6万亿次，这是手机NPU的能效里程碑。
马里亚纳 MariSilicon X 已首次搭载于Find X5 系列旗舰产品上，并于2022年第一季度和大家见面，正式开启一机双芯时代！

D. 处理器AI性能有什么用

加快处理器的处理速度。

传统通用计算处理核心CPU，其执行指令过程中，虽然不同的架构有不同的方式，但都具有以下三个过程：取指、译码、执行。对于任意一条指令，即便起操作与上一条指令相同，只是数据不同，也同样需要经历这样几个步骤。由于通用计算需要支持很多不同的指令，因此具有极其复杂的电路结构，即便当下CPU核心普遍具有多发射/多级流水技术，也都支持SIMD操作，其能够并行处理的数据量十分有限。换句话说，CPU太过强大不适合用来处理这种大规模、但是操作简单的计算。
而专用芯片ASIC其内部电路结构是针对某种特定的计算方式而特制的，其电路驱动方式也由CPU的指令流驱动转变为数据流驱动，内部电路能够针对这种计算方式做针对性优化，芯片的吞吐率和算力对这种数据流而言，较CPU呈几何倍数的提升。

E. 阿里第一颗自研芯片正式问世，为何被誉为全球最强AI

9月25日，在2019云栖大会上，阿里巴巴集团首席技术官、阿里云智能总裁张建锋宣布，平头哥发布全球最高性能AI推理芯片含光800。含光800是阿里巴巴第一颗自研芯片，其称是全球性能最强的AI芯片，主要用于云端视觉处理场景。