单芯片算力
没有听说过
⑵ 给人工智能提供算力的芯片有哪些类型
给人工智能提供算力的芯片类型有gpu、fpga和ASIC等。
GPU，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）上图像运算工作的微处理器，与CU类似，只不过GPU是专为执行复杂的数学和几何计算而设计的，这些计算是图形渲染所必需的。
FPGA能完成任何数字器件的功能的芯片，甚至是高性能CPU都可以用FPGA来实现。 Intel在2015年以161亿美元收购了FPGA龙 Alter头，其目的之一也是看中FPGA的专用计算能力在未来人工智能领域的发展。
ASIC是指应特定用户要求或特定电子系统的需要而设计、制造的集成电路。严格意义上来讲，ASIC是一种专用芯片，与传统的通用芯片有一定的差异。是为了某种特定的需求而专门定制的芯片。谷歌最近曝光的专用于人工智能深度学习计算的TPU其实也是一款ASIC。
(2)单芯片算力扩展阅读：
芯片又叫集成电路，按照功能不同可分为很多种，有负责电源电压输出控制的，有负责音频视频处理的，还有负责复杂运算处理的。算法必须借助芯片才能够运行，而由于各个芯片在不同场景的计算能力不同，算法的处理速度、能耗也就不同在人工智能市场高速发展的今天，人们都在寻找更能让深度学习算法更快速、更低能耗执行的芯片。
⑶ 挖矿机的算力芯片算是一种加强型的GPU吗
算 矿卡，顾名思义就是用于挖矿的显卡，更严谨来说就是长期高负载运行挖矿的显卡。用于挖矿的显卡，一般会连续几个月24小时不间断地满负载工作。这样一来PCB与电子元件都会加速老化，影响元器件的寿命。且不计算显卡的休息时间，即使以我们每日玩游戏8个小时作标准，矿卡的寿命也只有正常显卡的三分之一。可以说，矿卡一般寿命也只有几个月。
⑷ 智能语音产品的本地唤醒对主控芯片的算力要求大概是咋样的
1）目前的智能音箱，放在云端做NLP是因为问答系统需要的知识图谱、算力在本地无法实现 2）目前音箱用的A7和A53的芯片居多 3）根据google发布的local home kit、小米发布的小爱老师来看，A53实现本地ASR是完全没有问题的，基于ASR进行一些简单、有限领域的NLP并执行相应回答/命令，是可以预期的 4）如果是扫地机器人，只需要简单的命令词的话，A7、A53可以胜任 5）对于主控芯片的要求，其实最大取决于应用场景的需求，准确度、抗干扰能力决定了对芯片的要求；如果是低功耗场景，如TWS耳机也的唤醒和命令词功能，可以用Ambiqmicro的Apollo 2/3这种就能实现，如果扫地机器人对成本不敏感，对性能要求高（有极大的噪声），这时候一般的MCU就不一定适合了，可以考虑A7、A53
⑸ 华为正式发布最强算力AI芯片升腾910，这款处理器到底有多强
升腾910处理器计算能力非常强大，可以算是目前最厉害的了。
⑹ 华为发布算力最强芯片_腾910，_腾910在世界上居于什么水平
对于华为的这个芯片，我感觉确实很好，能够在这个世界上处于中高端水平。
⑺ FPGA做车牌识别，如何知道芯片的计算能力
这个主要是跟自己的设计有关系，跟FPGA芯片没什么关系，需要对设计任务进行详细预先分析才可知。例如，内部处理时钟频率不够高或者FIFO读写调度不快，这样处理速度肯定不高了。
⑻ R239 语音芯片为什么需要这么大的算力语音芯片需要跑很复杂的应用吗能否举几个例子吗
语音处理技术，前处理(降噪)-ASR-NLP-TTS,均需要算力，趋势看云端的ASR-NLP-TTS会部分往端侧迁移，在本地可以做命令词识别，随意说等各种应用。
⑼ 计算机芯片上晶体管的数量多的话，芯片的计算能力就越强吗
光是比较晶体管数目似乎没有意义吧？呵呵，性能上来说根本没得比，处理效率已经高出5~10倍左右
⑽ 能否用14纳米制程做出5纳米制程的相同算力的芯片
这个问题比较专业啊，但是据我所了解的知识来看，是有机会完成这件事情的。下面先来介绍一些关于芯片制造领域的基本知识吧。
这样的问题我想最多还是出自于对我国半导体工业制造的关心和考虑。因为我国的14纳米制程已经在国内进行了生产和运营，但相较于台积电这样的半导体产业巨头，在五纳米和七纳米方面，我们还有较大的差距。因此可能就会出现这样的问题：想用14纳米代替5纳米，出发点是非常好，但科学的魅力就在于不断探索极限和未知，只有不断地攀登才会更加深刻地认识这个世界，提升我们的生产力！