AI芯片和传统芯片的对比：哪个更强大？
IT行业在过去经历了很多变革，而最新一波新技术突破就是“人工智能”（AI）。话虽如此，在当今的数字时代，没有任何技术的发展速度能与人工智能的发展速度一样快。如果你环顾四周，就会发现如今几乎所有公司都在关注人工智能。机器人、个人助理、机器学习和移动处理等术语是您一定听到过的有关人工智能的最热门流行语。人工智能是主要驱动力，几乎改变了一切，就像几年前的互联网一样。就像虚拟助手在软件方面对智能手机所做的那样，人工智能处理器这一新的突破性技术也在硬件方面对智能手机做了同样的事情。
移动处理器每天都在升级，最近发布的许多智能手机都包含专注于人工智能的软件和硬件，从 iPhone 到 Google Pixel 手机。微软还在 Project Rome 等各种项目的帮助下发布了智能边缘解决方案。移动领域的人工智能处理器似乎是移动技术中最大的技术突破。人工智能的一些例子包括 Siri、Google Now 等。人们现在使用人工智能给家人和朋友打电话。如今，几乎每个行业都利用某种类型的人工智能系统来执行有助于提高效率的任务。移动芯片变得更加复杂和先进，特别是随着新型人工智能芯片的出现。但人工智能对于移动处理来说意味着什么？它与普通的移动芯片有何不同？
什么是人工智能处理器？
机器学习是人工智能的基本概念，它为智能机器提供动力并根据学习做出预测。AI 处理器的作用与 GPU 芯片为移动设备所做的完全一样，只是用于专门的功能而不是图形。总的来说，移动技术最令人印象深刻的发展与芯片有关，尤其是模拟人脑的神经形态处理单元（NPU）。在移动计算方面，异构计算是一个通常与人工智能相关的术语。这个想法是提高 CPU功率和电池生活。新架构意味着更好的处理能力和能源效率。人工智能芯片的设计目的很简单，就是为了更有效、更高效地完成特定的人工智能任务。
什么是普通处理器？
任何计算机中最重要的部件之一是中央处理单元（CPU）。CPU 通常称为微处理器，或简称为处理器。处理器也用于手机等便携式设备，一般称为移动处理器或移动芯片。移动处理器背后的主要思想是减小其尺寸、功耗和发热。智能手机不仅使用处理器，还使用片上系统 (SoC)——一种将所有组件集成在单个芯片上的集成电路。SoC 定义了移动设备，它不仅缩小了设备的尺寸，还降低了成本和电池消耗。高通、三星、华为、英特尔和联发科是全球顶级中高端智能手机芯片组供应商。
AI处理器与普通处理器的区别
AI处理器和普通处理器的基础知识
– 移动电话等便携式设备中使用的处理器通常称为移动处理器或移动芯片。手机和台式电脑中的常规 CPU 就像移动设备的引擎，可以执行您希望手机执行的任何操作。它是您设备的中心枢纽，管理您在移动设备上运行的每个应用程序。人工智能芯片是移动处理器的未来，它能够完成的不仅仅是手机可以完成的基本任务。人工智能芯片的设计目的很简单，就是为了更有效、更高效地完成特定的人工智能任务。
技术
– 人工智能处理器是专门的芯片，它结合了人工智能技术和机器学习，使您的移动设备足够智能，可以模仿人脑。AI芯片用于优化深度学习AI工作负载。机器学习只是实现人工智能的一种方式。AI芯片是指使用多个处理器的系统，每个处理器都有专门的功能。普通 CPU 封装在较小的芯片封装中，旨在支持移动应用程序，提供支持移动设备应用程序所需的所有系统功能。
表现
– 普通处理器不够适合或装备不够，无法满足机器学习的需求。AI 芯片具有额外的神经处理单元 (NPU)，能够提供更快的 AI 性能和更长的电池寿命。AI芯片凭借异构计算能力，为AI应用提供高性能和低功耗。图像识别和处理变得更快，因此您的智能手机可以同时执行多项任务。它们可以比普通 CPU 更快、更高效地处理特定的编程任务。
AI 处理器对比总结 普通处理器
简而言之，常规处理器缺乏计算能力来支持人工智能处理器可以管理的许多智能功能。人工智能处理器可以比常规处理器更快地处理大规模计算任务。AI芯片是面向AI计算任务的处理器，具有异构计算能力。人工智能处理器是专用芯片，它结合了人工智能技术和机器学习，使您的移动设备变得智能。人工智能芯片的设计目的只是为了比常规处理器更有效、更高效地完成复杂的计算任务。
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