移動互聯網時代，由于手機對圖形處理的高標準需求，GPU(圖形處理器)越來越重要，英偉達(NVIDIA)成為天之驕子，過去3年股價上漲10倍。
那么在不遠的將來，集成電路江湖又將往哪個方向發展?在9月1日上午舉辦的第十四屆軟博會專場活動“人工智能芯片的未來”高峰論壇上，專家們異口同聲：繼CPU、GPU之后，“人工智能處理模塊”必將成為手機、服務器等芯片無法缺少的內容，市場前景不可限量。
ARM(中國)技術市場經理高錦煒說，人工智能技術應用席卷各大行業，手機、汽車、監控、無人機、家具、物聯網、虛擬現實、機器人等新興產業的發展都離不開人工智能應用。而這一浪潮興起有一大前提，就是人工智能芯片的快速發展。
“人工智能很早就出現，但直到近年才獲得較大規模的應用，根本原因是芯片計算力的提升。”北京航空航天大學集成電路中心主任李洪革說，隨著集成電路納米級先進制程不斷演進，芯片的計算能力大幅提升，才為人工智能應用提供了現實基礎。
8月31日剛剛發布的“麒麟980”人工智能芯片，成為專家們的最佳例證。“麒麟980”之所以具有超強的人工智能處理能力，原因在于它是全球首款采用臺積電7納米制程工藝的手機芯片。由于先進制程帶來的能耗下降、單位面積晶體管提升，“麒麟980”不僅搭載了最先進的CPU、GPU架構，還首次集成了雙核NPU，通過運用更高精度的深度網絡，可更實時地支持人臉識別、物體識別、物體檢測等人工智能應用場景。
什么是“NPU”?記者了解到，NPU是“張量處理器”(Tensor Processing Unit)，最早是谷歌公司專為人工智能應用而研發的芯片，比GPU效能更高。華為“麒麟980”搭載的NPU據稱是國內人工智能“獨角獸”寒武紀公司研發。
李洪革介紹，TPU平均比CPU/GPU快15倍到30倍，能耗比更高達30到80倍;單組TPU的浮點計算力達180萬億次每秒，而目前，容納16個英偉達最新GPU的盒子僅能提供2萬億次每秒的計算能力。不過，如果與自然界的生物相比，“AI芯片的水平還不如蜜蜂的腦子”，仍有巨大的進步空間。
他預測，人工智能芯片未來發展將有三大趨勢或方向：云端深度學習神經網絡處理器，以谷歌、臉書、百度和阿里巴巴等網絡巨頭為領導者，突出高算力特性，并具有云端應用的壟斷優勢;終端深度學習神經網絡處理器，以著名高校如哈佛、麻省理工學院、清華大學等為標桿，突出低功耗、高能效比，在未來的物聯網終端、自動駕駛等領域具有廣闊的應用前景;神經擬態處理器，以IBM等公司為代表，或許將成為下一代AI處理器的另一面旗幟。
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