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两天前开业的“百度世界大会2021年”。在会议上，百度给我们带来了很多惊喜。其中，贝杜（Baidu）的杀手，无疑是最令人惊讶的消息，库伦2芯片的大规模生产是最令人惊讶的消息。据报道，昆伦芯片（Kunlun Chip）使用了7NM芯片工艺技术，该技术已经达到了当前芯片的最高技术。Kunlun芯片是根据自我开发的自我开发的第二代XPU架构设计，它是一个非常高级的AI芯片。
从华为相遇的角度来看，许多人错误地认为该芯片主要用于手机和PC领域。只要可以解决手机芯片的问题，就可以解决所有问题。这种观点非常令人发指。芯片在手机和计算机上的应用确实是最重要的应用程序方案之一，但该芯片不仅在此字段中使用。
像当前的智能汽车一样，工业领域的工业软件也非常重要。即使在手机内部，芯片也不意味着只有一个处理器芯片，也不意味着芯片的数量手机的基础知识可以达到一百以上，并且可以看到其重要性。AI领域的芯片的应用程序场景将是未来的重要领域。目前，此领域仍处于开发阶段，但最初也暴露出来，从中可以看到无限的发展和利润。
一个是芯片，另一个是人工智能，两者都是热门行业。库伦2芯片的大规模生产表明，在人工智能中，我的国家处于世界的最前沿，并具有巨大的领先优势。首先谈论百度。在我国互联网开发的早期阶段，Baidu，Ali和Tencent可以说是三辆车。蝙蝠的名称也是我国互联网时代发展的缩影。后来，阿里（Ali）和腾讯变得越来越大，这两个人包围的资本圈基本上覆盖了整个互联网资本。Baidu相对较低，而且似乎没有像Ali和Tencent那样存在的感觉。
但是，当它被阻止时，百度已经开始更加关注技术，尤其是AI领域，AI领域是Baidu花费大量入境的领域。经过多年的发展，Baidu在AI领域的成就不仅是第一个在该国，也是国际上最好的国际。
像Kunlun Chip一样，Baidu开始专注于十年前。Baidu与FPGA开发了AI芯片建筑，并开始推出直到11年。在过去的十年中，Baidu不仅制作了芯片，而且还升级了该筹码芯片到第二代。该技术已达到7nm，这仅仅是行业基准。Kunlun芯片的性能更强。新的Kunlun 2芯片可以在最热门的智能运输和无人驾驶驾驶的区域发光。
Kunlun芯片的作用是帮助百度建立自己的AI生态系统。据报道，昆伦第一代芯片的产量已经超过20,000。这些芯片大多数都是自我使用的，它们适用于百度的云和各种智能场景。库伦2的批量生产可能会符合Baidu的较大布局。Baidu.Baidu在AI领域投入了很多资金，现在始终是时候了慢慢选择水果。
采用无人驾驶技术。我的国家的规划是汽车道路的一条路线。这条路线不仅需要车辆具有足够的无人驾驶功能，而且在道路上也有很高的要求。它要求道路部分可以继续在道路上反馈流量信息。例如，曲线发生车祸。当车辆尚未驶向曲线时，由于存在物理阻挡，无人驾驶传感器系统无法承认车祸。立即反馈车辆的无人驾驶系统。这样，您可以提前准备，以避免汽车事故造成的障碍危险。
汽车道路协作依赖于无人驾驶系统和智能汽车路面的反馈。这对基础设施任务需要非常高的要求。它必须在我国的大量人行道上安装，才能执行可以执行数据收集和协作管理的硬软件。在该领域，百度是中国的领导者。早期的汽车和道路协作。经过多年的发展，百度已经成功测试了很多次。将来，百度将帮助我们国家建立汽车道路协作网络。这将是我国运输的运输。一个巨大的变化。
AI越来越接近我们，将来，我们的生活将被各种AI应用程序所覆盖。Baidu已经工作了很长时间了，也许他可以在后来生活，并在他到达AI时代时发光。
根据火炬核心的官方新闻，也有众所周知的媒体报道。可以看出，火炬核心主要基于人工智能。故事机的市场基于原始的站立故事机，具有额外的智能体验，并且具有语音识别功能.ATS3603专注于图画书的故事机市场，并具有语音识别和语音对讲的功能。ATS3703定位更高 - 添加了图像识别的功能。
NPU是一个网络处理器。嵌入式神经网络处理器采用“数据驱动的并行计算”体系结构，该体系结构尤其擅长处理视频和图像大量的多媒体数据。
2016年6月20日，国家明星微型数字多媒体芯片技术的国家主要实验室在北京宣布，它已经开发了中国第一个嵌入式神经网络处理器（NPU）芯片，成为世界上首次嵌入的嵌入在深度学习人工智能视频集合中压缩编码系统 - 级别芯片称为“星光智能第1号”。
这种基于深度学习的芯片用于面部识别，可以达到98％的准确性，超过了人眼的识别率。
扩展信息
人工智能芯片的类型：
1. GM芯片（GPU）。GPU是单个指令和差分处理。它使用大量的计算单元和超长装配线来主要处理图像字段中操作的加速度。GPU不能单独使用。这只是一个处理大数据计算的有能力的人。必须由CPU调用并发布了工作指示。
2.自定义芯片（FPGA）.FPGA适用于多层结构和单个数据流分析，这与GPU相反，因此通常在预测阶段中使用，例如Clouds.fpga。很难获得复杂的算法。缺点是价格相对较高。
3.完全自定义的芯片（ASIC）。当时，当对特定方案的应用要求时，ASIC是一种定制的AI芯片。此外，它不扩展，它在功耗，可靠性和数量方面具有优势，尤其是在高表现方面，低功率移动设备
就人工智能而言，它不过是与智能声音和人类计算机互动。中国的许多家庭品牌和机器人都使用Torch Core技术的一些解决方案。例如，ATS3503/3603/3703，这些是人工智能的定制芯片。对于特定的参数，您可以检查火炬的官方网站的信息，这是非常详细的。
IC卡使用的主要芯片分为两类：通用芯片和特殊芯片。SO -SO -COLLED UNIVERACT CHIP是一种普通的集成电路芯片，例如AT24C01两层 - tier链接协议存储芯片在美国联合的Atmel公司各州离开工厂时有两种供应形式。一种是将直接包装到最终用户的集成电路中，另一个是以裸芯片的形式提供IC卡制造商，将其碎屑几乎没有安全设计，并且它们无法完全满足当前国际标准IC卡。但是，由于它们的开发很简单且便宜，因此它们更适合于初始阶段的安全要求不高的IC卡。SO所谓的专用芯片是为IC卡设计和制造的芯片，例如PCB2032/2042 Philips Company在荷兰。这芯片符合当前的ISO国际标准IC卡，并具有很高的安全性。本节主要介绍上述芯片中使用的技术。各种常用智能卡芯片的技术将在其他章节中详细介绍。
IC卡中使用的特殊芯片通常分为两类：内存芯片和微处理器芯片。内存卡使用内存芯片作为核心；智能卡使用微处理器芯片作为核心。在下表中显示了IC卡通常使用的内存芯片的类型和特征。
功能
rom（阅读
仅有的
记忆：
仅阅读记忆，在写作后不要更改或删除。从基因上讲，芯片制造商被写入信息，价格便宜，适合大量应用
RAM（随机
使用权
记忆：
随机访问内存，损失电源后丢失信息，并且在卡上需要电源。将其与其他类型的内存一起使用，作为信息处理过程中的临时存储
舞会（可编程
只读存储器）：
在一个程序中多次阅读内存，可以通过用户编程将其写入应用程序信息中。价格便宜，适合大量应用
EPROM（可擦除
舞会）：
您可以在紫外线擦除后写入信息。在目前，它很少在IC卡中使用
EEPROM（电子方式
EPROM）：
可以将电气删除并写入内存中。在目前，最多应用于IC卡
下表中显示了IC卡通常使用的微控制器芯片的类型和特征。微控制器芯片的类型和特征通常使用IC卡（MPU+CAU）：逻辑控制，管理功能，加密，解密和其他操作功能；
例如飞利浦的83C852等
无加密操作的微控制器（MPU）：逻辑控制，管理和其他功能；例如：Hitachi的H8系列使用的IC芯片，例如带有加密操作的加密操作的安全逻辑内存芯片和微控制器，最常见的是。两个芯片的典型逻辑结构如下图所示。
src = https：//www.shouxicto.com/img1/chipty1.gif
带有安全逻辑的IC卡用于内存芯片IMG
src = https://www.shouxicto.com/img1/chipty2.gif
带有加密计算和安全逻辑的IC卡考虑了IC卡与计算机之间的紧密相关性以及IC卡低压技术的可靠性。目前，在市场Alsono低电压芯片上推出的IC卡芯片。由于低压和低功率芯片非常适合IC卡，随着半导体技术的开发以及IC卡应用的逐渐扩展，低 -电压芯片将成为IC卡的主要芯片。例如，美国摩托罗拉（American Motorola在安全性方面，比普通芯片。现在，许多国际影响力的IC芯片制造商致力于制造IC卡芯片。主要公司是：TI，Catalyst，Motorola，Atmel等；日本NEC，Oki，Toshiba，Hitachi等；欧洲飞利浦，西门子，SGS等
为人工智能提供计算能力的芯片类型的类型包括GPU，FPGA和ASIC。
GPU是一个微处理器，专门研究个人计算机，工作站，游戏机和某些移动设备（例如平板计算机，智能手机等）的图像操作。它与CU相似，但是GPU是一个复杂的数学，用于执行使用几何计算的复杂数学设计，这些计算对于图形渲染是必需的。
FPGA可以完成任何数字设备的功能的芯片，甚至可以使用FPGA实施高性能CPU.Intel在2015年以161亿美元的价格收购了FPGA Dragon Alter Head。人工智能未来的计算能力。
ASIC是指根据特定用户的需求或特定电子系统的需求设计和制造的集成电路。从而说，ASIC是专用的芯片，与传统的通用芯片不同。它是针对某些特定需求而专门定制的芯片。谷歌致力于人工智能深度学习的最新暴露实际上是一种ASIC。
结论：以上是首席CTO注释为每个人编写的特殊智能芯片的相关内容，我希望它对您有所帮助！如果您解决了问题，请与更多关心此问题的朋友分享它，