一、ai芯片按照功能分类？
从功能上可以分为Training(训练)和Inference(推理)两个环节。
一、Training环节通常需要通过大量的数据输入，或采取增强学习等非监督学习方法，训练出一个复杂的深度神经网络模型。训练过程由于涉及海量的训练数据和复杂的深度神经网络结构，运算量巨大，需要庞大的计算规模，对于处理器的计算能力、精度、可扩展性等性能要求很高。目前在训练环节主要使用NVIDIA的GPU集群来完成，Google自主研发的ASIC芯片TPU2.0也支持训练环节的深度网络加速。
二、Inference环节指利用训练好的模型，使用新的数据去“推理”出各种结论，如视频监控设备通过后台的深度神经网络模型，判断一张抓拍到的人脸是否属于黑名单。虽然Inference的计算量相比Training少很多，但仍然涉及大量的矩阵运算。在推理环节，GPU、FPGA和ASIC都有很多应用价值。
二、AI芯片按功能分类可分为什么芯片？
AI芯片按功能分类可以分为Training(训练)和Inference(推理)两种：
Training环节通常需要通过大量的数据输入，或采取增强学习等非监督学习方法，训练出一个复杂的深度神经网络模型。训练过程由于涉及海量的训练数据和复杂的深度神经网络结构，运算量巨大，需要庞大的计算规模，对于处理器的计算能力、精度、可扩展性等性能要求很高。目前在训练环节主要使用NVIDIA的GPU集群来完成，Google自主研发的ASIC芯片TPU2.0也支持训练环节的深度网络加速。
Inference环节指利用训练好的模型，使用新的数据去“推理”出各种结论，如视频监控设备通过后台的深度神经网络模型，判断一张抓拍到的人脸是否属于黑名单。虽然Inference的计算量相比Training少很多，但仍然涉及大量的矩阵运算。在推理环节，GPU、FPGA和ASIC都有很多应用价值。
三、芯片分类？
我们可以把芯片分为两个大类，一是通用芯片，包括经常听到的CPU、 GPU、 DSP等；二是专用芯片，包括FPGA、ASIC等。这个大类划分很重要，两者有本质上的不同。需要说明下，芯片的分类有很多种，我们这样的分类是基于芯片的设计理念，这是后续理解一切的基础。
这里“通用”与“专用”的区别是指该芯片是否是仅为执行某一种特定运算而设计，用银行来做个简单的比喻，通用芯片就是“银行柜员”，可以处理各种复杂的业务；而专用芯片就是“ATM机”，将某些流程标准化并固化在硬件中，做一台没有感情的处理机器。“通用”与“专用”并不是指该芯片是否仅用于某一种产品或使用场景，比如intel所研发的用于PC的CPU，这颗芯片仅用在PC上，但它不是我们这里说的“专用”芯片。
四、ai工具分类？
AI工具可以按照其功能和应用领域进行分类。以下是一些常见的AI工具分类：
1. 自然语言处理（NLP）工具：这类工具用于处理和理解人类语言，包括文本分析、情感分析、机器翻译、问答系统等。
2. 机器学习和深度学习框架：这些工具用于构建和训练机器学习和深度学习模型，如TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn等。
3. 数据可视化工具：这些工具用于将数据可视化，并生成图表、图形和交互式界面，如Tableau、Power BI、Matplotlib等。
4. 图像和视频处理工具：这类工具使计算机能够理解和处理图像和视频，包括图像识别、目标检测、图像增强等，常用的有OpenCV、PIL、TensorFlow Object Detection API等。
5. 语音和音频处理工具：这些工具用于处理和分析语音和音频数据，如语音识别、语音合成、语音情感分析等，例如SpeechRecognition、NLTK、Librosa等。
6. 自动化决策工具：这类工具使用AI算法来自动进行决策和优化，如风险评估、推荐系统、智能投资等，例如Decision Tree、Random Forest、XGBoost等。
7. 聊天机器人和虚拟助手：这类工具使用自然语言处理和对话系统来模拟人类对话，如GPT-3、Chatbot API等。
8. 自动驾驶工具：这些工具用于开发自动驾驶系统，包括感知、决策和控制等方面的技术，如Apollo、ROS等。
这只是AI工具的一些常见分类，随着技术的不断发展，会有更多新的工具出现，并且某些工具可能跨越多个分类。选择适合特定应用场景的AI工具可以提高效率和准确性。
五、ai功能分类？
1、深度学习：
深度学习是基于现有的数据进行学习操作，是机器学习研究中的一个新的领域，机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例像，声音和文本。深度学习是无监督学习的一种；
2、自然语言处理：
自然语言处理是用自然语言同计算机进行通讯的一种技术。人工智能的分支学科，研究用电子计算机模拟人的语言交际过程，使计算机能理解和运用人类社会的自然语言如汉语、英语等，实现人机之间的自然语言通信，以代替人的部分脑力劳动，包括查询资料、解答问题、摘录文献、汇编资料以及一切有关自然语言信息的加工处理。例如生活中的电话机器人的核心技术之一就是自然语言处理；
3、计算机视觉：
计算机视觉是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像；计算机视觉就是用各种成象系统代替视觉器官作为输入敏感手段，由计算机来代替大脑完成处理和解释。计算机视觉的最终研究目标就是使计算机能像人那样通过视觉观察和理解世界，具有自主适应环境的能力。计算机视觉应用的实例有很多，包括用于控制过程、导航、自动检测等方面；
六、AI芯片特性？
从广义上讲，能运行AI算法的芯片都叫AI芯片。
目前通用的CPU、GPU、FPGA等都能执行AI算法，只是执行效率差异较大。
但狭义上讲一般将AI芯片定义为“专门针对AI算法做了特殊加速设计的芯片”。
目前AI芯片的主要用于语音识别、自然语言处理、图像处理等大量使用AI算法的领域，通过芯片加速提高算法效率。AI芯片的主要任务是矩阵或向量的乘法、加法，然后配合一些除法、指数等算法。AI算法在图像识别等领域，常用的是CNN卷积网络，一个成熟的AI算法，就是大量的卷积、残差网络、全连接等类型的计算，本质是乘法和加法。
七、ai芯片用途？
理论上，AI芯片能让手机拥有更好的性能、以及更长的续航时间。而且对用户隐私的安全性也更有保障，目前很多机器学习服务(例如语音助手)需要将你的数据发送到云端进行分析计算，中途的数据交换隐藏着用户的隐私信息。
如果有了AI，就能增加CPU核心同步工作的次数。在这方面，高通AI主管Gary Brotman认为“并行化肯定是未来核心的关键，CPU执行会因此变得强力有效”。
八、ai芯片 特性？
从广义上讲，能运行AI算法的芯片都叫AI芯片。
目前通用的CPU、GPU、FPGA等都能执行AI算法，只是执行效率差异较大。
但狭义上讲一般将AI芯片定义为“专门针对AI算法做了特殊加速设计的芯片”。
目前AI芯片的主要用于语音识别、自然语言处理、图像处理等大量使用AI算法的领域，通过芯片加速提高算法效率。AI芯片的主要任务是矩阵或向量的乘法、加法，然后配合一些除法、指数等算法。AI算法在图像识别等领域，常用的是CNN卷积网络，一个成熟的AI算法，就是大量的卷积、残差网络、全连接等类型的计算，本质是乘法和加法。
九、Ai芯片原理？
AI芯片也被称为AI加速器或计算卡，即专门用于处理人工智能应用中的大量计算任务的模块（其他非计算任务仍由CPU负责）。当前，AI芯片主要分为 GPU 、FPGA 、ASIC。AI的许多数据处理涉及矩阵乘法和加法。大量并行工作的GPU提供了一种廉价的方法，但缺点是更高的功率。具有内置DSP模块和本地存储器的FPGA更节能，但它们通常更昂贵。
AI的基础理论方面仍然存在很大空白。这是指导芯片如何设计的基本前提。因此，集中在如何更好的适应已有的数据流式处理模式进行的芯片优化设计。技术手段方面AI市场的第一颗芯片包括现成的CPU，GPU，FPGA和DSP的各种组合。
十、555芯片分类？
一般用双极型（TTL）工艺制作的称为 555，用 互补金属氧化物（CMOS ）工艺制作的称为 7555，除单定时器外，还有对应的双定时器 556/7556。555 定时器的电源电压范围宽，可在 4.5V~16V 工作，7555 可在 3~18V 工作，输出驱动电流约为 200mA，因而其输出可与 TTL、CMOS 或者模拟电路电平兼容。
目前，流行的产品主要有4个：BJT两个：555，556（含有两个555）；CMOS两个：7555，7556（含有两个7555）。