首先，我们要了解一下：什么是芯片？芯片的本质就是在半导体衬底上制作能实现一系列特定功能的集成电路。

其次，来看一下AI的概念。AI是研究如何使计算机能够模拟和执行人类智能任务的科学和技术领域，致力于开发能够感知、理解、学习、推理、决策和与人类进行交互的智能系统。

AI芯片的广泛定义是指那些面向AI应用的芯片。按照角度的不同，AI芯片可以有不同的分类。

按照技术架构，AI芯片可分为CPU、GPU、半定制化FPGA（Field Programmable Gate Array，现场可编程门阵列）、全定制化ASIC（Application-Specific Integrated Circuit，专用集成电路）。

主流AI芯片的区别？

CPU、GPU、FPGA、ASIC是目前AI计算过程中最主流的四种芯片类型。其中CPU、GPU、FPGA是前期较为成熟的芯片架构，属于通用芯片；ASIC是为AI特定场景定制的芯片。它们的主要区别体现在灵活性、计算效率和能耗方面，对AI算法具有不同的支持程度。

• CPU：CPU是冯·诺依曼架构下的处理器，遵循“Fetch(取指)一Decode(解码)一Execute(执行)-MemoryAccess(访存)-Write Back(写回)”的处理流程。作为计算机的核心硬件单元，CPU具有大量缓存和复杂的逻辑控制单元，非常擅长逻辑控制、串行的运算，不擅长复杂算法运算和处理并行重复的操作。CPU能够支持所有的AI模型算法。
• GPU：图形处理器，最早应用于图像处理领域，与CPU相比，减少了大量数据预取和决策模块，增加了计算单元 ALU(Arithmetic Logic Unit,算术逻辑部件)的占比，从而在并行化计算效率上有较大优势。但GPU无法单独工作，必须由CPU进行控制调用才能工作，而且功耗比较高。
• FPGA：其基本原理是在FPGA芯片内集成大量的基本门电路以及存储器，用户可以通过更新FPGA配置文件来定义这些门电路以及存储器之间的连线。与CPU和GPU相比，FPGA同时拥有硬件流水并行和数据并行处理能力，适用于以硬件流水线方式处理一条数据，且整数运算性能更高。FPGA具有非常好的灵活性,可以针对不同的算法做不同的设计，对算法支持度很高，常用于深度学习算法中的推理阶段。不过 FPGA需要直接与外部DDR交换数据，其性能不如GPU的内存接口高效，并且对开发人员的编程门槛相对较高。
• ASIC：根据产品需求进行特定设计和制造的集成电路，能够在特定功能上进行强化，具有更高的处理速度和更低的功耗。但是研发周期长，成本高。神经网络计算芯片NPU、张量计算芯片TPU等都属于ASIC芯片。因为是针对特定领域定制,所以ASIC往往可以表现出比GPU和CPU更强的性能。