深度研究AI芯片选择策略：全面权衡性能、功耗与成本
随着人工智能技术的飞速发展，AI芯片作为其核心硬件支撑，受到了广泛关注。
在选择AI芯片时，我们需要全面考虑性能、功耗与成本等多个因素。
本文将深入探讨AI芯片的挑选策略，帮助读者在诸多选项中做出明智的选择。
一、引言
人工智能（AI）的快速发展推动了芯片行业的革新。
AI芯片作为承载人工智能算法的重要载体，其性能、功耗和成本等方面的表现，直接关系到AI产品的实际应用和市场竞争力。
因此，如何挑选合适的AI芯片，成为众多企业和开发者关注的焦点。
二、AI芯片的性能
1. 运算能力：AI芯片的核心任务是处理大量的数据和运算，因此运算能力是衡量AI芯片性能的重要指标。在选择AI芯片时，需要关注其运算速度、数据处理能力等方面。
2. 架构优化：AI芯片的架构对其性能具有重要影响。针对特定的应用场景和需求，选择适合的架构（如GPU、FPGA、ASIC等）能显著提高性能。
3. 扩展性：随着AI技术的不断发展，选择具备良好扩展性的AI芯片，能够适应未来技术升级和算法优化的需求。
三、功耗考量
1. 能耗比：在选择AI芯片时，需要关注其能耗比，即在完成相同任务时，芯片的能耗越低，性能越好。
2. 散热设计：AI芯片在工作过程中会产生热量，良好的散热设计能够保证芯片的稳定运行，延长使用寿命。
3. 应用场景：在不同的应用场景下，对功耗的需求有所不同。在选择AI芯片时，需结合应用场景的特点，合理评估功耗方面的需求。
四、成本因素
1. 制造成本：AI芯片的生产制造涉及复杂的工艺和技术，制造成本是影响芯片价格的重要因素。
2. 性能与价格比：在选择AI芯片时，需要综合考虑其性能与价格，选择性价比高的产品。
3. 生态系统：AI芯片的生态系统包括软件支持、开发工具、第三方服务等，这些都会对开发者的开发成本和难度产生影响。选择具有良好生态系统的AI芯片，可以降低开发成本，提高开发效率。
五、综合权衡策略
1. 了解需求：在选择AI芯片之前，需要充分了解自己的需求，包括应用场景、性能要求、功耗预算等方面。
2. 对比评估：在了解需求的基础上，对多款AI芯片进行对比评估，关注其性能、功耗和成本等方面的表现。
3. 参考实际应用案例：了解其他企业在类似应用场景下选择的AI芯片，以及使用效果，可以为自己的选择提供参考。
4. 咨询专家意见：请教行业专家或资深开发者，获取他们对AI芯片选择的建议，有助于做出更明智的决策。
5. 持续优化：在选择AI芯片后，还需要根据实际应用情况，持续优化和调整，以适应不断变化的需求和技术环境。
六、结论
在选择AI芯片时，我们需要全面考虑性能、功耗与成本等多个因素。
通过深入了解需求、对比评估、参考实际应用案例、咨询专家意见等方式，我们可以挑选出合适的AI芯片，为人工智能应用的成功实施提供有力支持。
随着人工智能技术的不断发展，AI芯片的选择将变得更加重要。
我们将持续关注技术进展，不断优化AI芯片挑选策略，以适应不断变化的市场需求。
有哪些好的AI芯片？
ATS3605D是炬芯推出的全新智能语音平台的产品之一，主要面向无屏Linux系统的智能语音平台。
面向有屏的Android智能语音平台则是S700，针对双模蓝牙差异化平是ATB12XX，针对BLE蓝牙智能语音平台是ATB110X，以及一颗多麦语音采集套片ATT300X。
2021手机芯片性能排名是怎样的？
2021手机芯片性能排名：苹果A14 Bionic、高通骁龙888、华为麒麟9000、苹果A13、三星Exynos 1080、高通骁龙865 Plus、高通骁龙865、三星Exynos 990、联发科天玑1000+、苹果A12等。
手机芯片通常是指应用于手机通讯功能的芯片，包括基带、处理器、协处理器、RF、触摸屏控制器芯片、Memory、无线IC和电源管理IC等。
目前主要手机芯片平台有MTK、ADI、TI、AGERE、ST-NXP Wireless、INFINEON、SKYWORKS、SPREADTRUM、Qualcomm等。
对于智能手机来说，最核心的硬件非“处理器”莫属，它虽然是一块小心的精密芯片，但却控制着CPU、GPU、基带、AI等诸多核心模块，决定着手机核心性能、网络支持，甚至是功耗，功耗等等，与用户体验息息相关。
也正因为如此，很同学在买手机的时候，都会特别在意处理器型号。
随着智能手机高速发展，手机CPU更新换代的速度也非常快，基本每年都会有较大的变化。
而随着科技的不断进步，新一代处理器往往会有着更强的性能提升、更先进工艺让芯片功耗更低、此外还会伴随着一些新技术的加入，如基带升级到5G，支持更快的闪存、更高像素摄像头等等，对于新购机的同学来说，一般建议都是买新不买旧。
经过多代的积累，目前手机CPU型号非常多，手机CPU大致排名结果为：苹果A14 Bionic、高通骁龙888、华为麒麟9000、苹果A13、三星Exynos 1080、高通骁龙865 Plus、高通骁龙865、三星Exynos 990、联发科天玑1000+、苹果A12、Exynos 9820、A12、麒麟980、骁龙845、Exynos 9810、骁龙765、骁龙765G、Helio G90T、麒麟810、A11、骁龙730、骁龙730G、骁龙835、Exynos 8895、麒麟970、A10、骁龙712、A9X等。
论性能，苹果A系列处理器这些年一直牢牢占据高端优势，性能不容置疑，再结合不错的iOS系统优化，在流畅度方面相比安卓机有着明显的优势。
人工智能未来的发展怎么样?
人工智能产业链分为基础层、技术层和应用层。
基础层是人工智能产业链的基础，为人工智能提供算力支撑和数据输入，中国在此领域发展时间较短，基础层发展较为薄弱。
目前，中国的人工智能企业主要集中在北京、广东、上海和浙江，北京的人工智能发展已经步入快车道。
人工智能产业链全景梳理：基础层发展薄弱
基础层主要提供算力和数据支持，主要涉及数据的来源与采集，包括AI芯片、传感器、大数据、云计算、开源框架以及数据处理服务等。
技术层处理数据的挖掘、学习与智能处理，是连接基础层与具体应用层的桥梁，主要包括机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理、语音识别等。
应用层针对不同的场景，将人工智能技术进行应用，进行商业化落地，主要应用领域有驾驶、安防、医疗、金融、教育等。
近年来，人工智能在技术与应用方面取得了巨大的进展，在国际上具备了一定的竞争力，但是基础层的薄弱仍然是限制中国人工智能发展的关键因素。
中国在在基础层发展时间较短，较落后于国际先进水平。
长期以来，中国的芯片大部份依赖进口，计算力方面的基础薄弱，且开源框架受制于国外AI巨头。
基础层的人工智能算力发挥着越来越重要的作用， AI芯片作为人工智能产业发展的核心，将迎来巨大的发展机遇。
目前，中国人工智能芯片优秀企业有寒武纪、华为海思、中星微、西井科技、地平线、富瀚微、四维图新、瑞芯微、深鉴科技等。
人工智能产业链区域热力图：北京AI发展步入快车道
根据公开资料整理人工智能优秀企业区域分布热力地图如下，可见，我国人工智能产业链重点企业集中于北京、广东、上海、浙江等地区。
