本篇目录：
- 1、A11芯片是如何诞生的
- 2、2019年人工智能发展趋势一览
- 3、安霸半导体最新推出高性能AI视觉处理器CV5,你了解多少?
- 4、AI芯片有哪些分类
- 5、什么是人工智能芯片(NPU)
- 6、AI芯片有哪些应用场景
A11芯片是如何诞生的
1、苹果手机芯片是自己研发，但是不是自主生产，苹果手机芯片外包给三星和台积电生产。苹果手机芯片不自产的原因：耗资巨大，在短暂的进军芯片生产后，苹果就果断退出了这个行业。
2、采用20nm工艺制造的移动处理器；A8的内存带宽比A7略有增加，2－9％左右；主频1．4GHz。
3、苹果6s/6s PULS采用的是A9处理器。由三星和台积电生产。
4、A11处理器是苹果自主研发的处理器芯片。它采用6核设计，由2个代号为Monsoon的高性能内核和4个代号为Mistral的低功耗内核组成。台积电代工A11处理器采用10nm工艺。A11Bionic是苹果公司于2017年自主研发的芯片。
5、下面以数字芯片为例，为大家简单捋一捋芯片设计的过程。 两大流程， SoC芯片设计流程可以分为前端和后端，前端负责逻辑设计、输出门级网表(netlist)，后端进行物理设计，输出版图(layout)，然后将版图传给芯片厂制造(tapeout)。
2019年人工智能发展趋势一览
今年另一个流行趋势是支持人工智能的计算机芯片。一个普通的CPU不支持人工智能模块，因此人工智能芯片被单独集成到CPU中，使它们像人工智能机器一样工作。
医疗领域：可以关注AI在医疗诊断、药物研发、健康管理等方面的应用。金融领域：可以关注AI在风险管理、投资决策、客户服务等方面的应用。制造领域：可以关注AI在工业设计、质量控制、智能制造等方面的应用。
除了核心产业的增长外，人工智能带动产业而规模也呈现出快速增长区趋势。2019年我国人工智能带动产业从而规模为38525亿元，初步估计2020年达到5727亿元，同比增长高达483%。
——建设现状 (1)市场规模 近年来，中国人工智能产业发展迅速，语音识别和计算机视觉成为国内人工智能市场最成熟的两个领域。
安霸半导体最新推出高性能AI视觉处理器CV5,你了解多少?
1、Ambarella（下称”安霸半导体”，纳斯达克代码：AMBA，专注人工智能视觉的一家半导体公司）宣布推出 CVflow 系列最新芯片 CV5，该款人工智能视觉处理器可支持 8K 视频录制或 4 路独立图像输入的 4K 视频流录制。
AI芯片有哪些分类
AI芯片可以根据不同的设计和应用场景分为多种类型，以下是其中的一些常见类型：CPU和GPU：传统的通用处理器，由于其广泛应用于计算机和移动设备等领域，因此在AI应用中也得到了广泛的应用。
目前市场上比较常见的用于AI的芯片有CPU、GPU、FPGA和DSP，以及他们的各种组合。虽然CPU（中央处理器）、GPU（图像处理器）和FPGA（现场可编程门阵列）都可以运行AI算法，但从严格意义上来讲，他们都不是AI芯片。
NPU是网络处理器。嵌入式神经网络处理器采用“数据驱动并行计算”的架构，特别擅长处理视频、图像类的海量多媒体数据。
什么是人工智能芯片(NPU)
NPU是网络处理器。嵌入式神经网络处理器采用“数据驱动并行计算”的架构，特别擅长处理视频、图像类的海量多媒体数据。
npu是嵌入式神经网络处理器。NPU是神经网络处理单元，在电路成模拟模拟人类神经元和突触。实行人工智能运算，产出一种新的能以人类智能相似的方式作出反应的运算芯片。
NPU是一种专门应用于网络应用数据包的处理器，采用了“数据驱动并行计算”的架构，可以用来处理视频、图像类的海量多媒体数据。
也就是一般用于游戏。也可以跑AI部分算法。NPU NPU是神经网络处理器，是基于神经网络算法与加速的新型处理器总称。NPU专用AI加速计算。如中国科学院计算所出品的diannao系列，为深度学习而生的专业芯片。
AI芯片有哪些应用场景
在云计算方面，AI芯片能够让云服务数据机房带来更强大的数据计算能力，并且能够灵活地对图片语音以及视频等不同的应用环境进行适应。
这使得AI芯片可以在各种设备中得到广泛应用，例如智能手机、智能音箱等。客户定制AI芯片在客户定制方面具有很大优势。不同的应用场景需要不同性能、功耗、面积、接口等不同的要求。
AI芯片可以根据不同的设计和应用场景分为多种类型，以下是其中的一些常见类型：CPU和GPU：传统的通用处理器，由于其广泛应用于计算机和移动设备等领域，因此在AI应用中也得到了广泛的应用。
到此，以上就是小编对于人工智能面部识别芯片有哪些的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。
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