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人工智能是當前整個科技產業探索的未來方向，也是互聯網領域的下一個浪潮。芯片處于人工智能產業鏈的上游，為中下游產業鏈提供計算處理能力及相關解決方案，可以說芯片決定了人工智能發展的深度。
2016年，芯片企業和互聯網巨頭們在AI芯片領域全面展開部署。而在這其中，英偉達(NVIDIA)保持著地位，但是谷歌(google)、英特爾(Intel)、AMD、富士通、華為及英國AI芯片硬件設計新創企業Graphcore等廠商，均在發展自有AI芯片技術上積極投入，相繼加入決戰。隨著更多企業的進入，這場“科技戰爭”將變得更加激烈。
在2017年度GTC技術大會上，英偉達推出了他們公司新研發的GPU——Volta。該芯片的核心是一款稱為“Tensor Core(張量處理器)”的人工智能加速器，這是開發下一階段AI應用的硬件保障。
作為一大芯片巨頭，微軟近也公布人工智能芯片制作項目。其負責人Harry Shum展示了為增強現實眼鏡HoloLens研發的新型芯片。Shum所展示的追蹤手部動作的芯片包括一組專門設計的模塊，用于運行在語音和圖像識別方面取得新進展的深度學習軟件。
而就在近日，華為消費者業務CEO余承東表示，華為自研的AI智能芯片將在秋季登場，而今年秋季也正是Mate 10、麒麟970等新品發布的時候。麒麟970將會基于臺積電10nm制程，CPU方面為4*A73+4*A53核心，高主頻達到2.8GHz，GPU部分則會Heimdallr MP(12核心)，性能比麒麟960的Mali-G71mp8提升不少。
從以上幾家企業巨頭的布局，不難看出，許多公司已經認識到了AI所具有的巨大潛力，還研發出了強大的芯片，以期獲得AI的廣泛應用。例如，英偉達開發的 GPU以及谷歌研發出的TPU。
這些芯片有一個共同點，就是它們都根據程序局部性原理來不斷優化算法。為了獲得局部性優勢，需要AI芯片和AI算法的共同支持。目前，新興的AI芯片已經可以為此提供基礎框架，但是更多的AI算法還沒有獲得與這種芯片的相應升級。通俗地說，當下通行的算法不能充分利用到該芯片的高速運行速度。
因此，為了進入到下一階段，AI芯片仍要在局部性上下功夫。局部性可以體現為重復引用同一個變量。新一代AI芯片需要具有顯著局部性特點的算法相適應。目前，進行下一階段AI算法研發的硬件已經到位。早期實驗中的種種跡象表明——我們正處于下一代算法開發的前端。預計下一代算法能充分利用目前AI芯片的性能，并且可以我們得到其他方面的突破。
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