1492年哥倫布從西班牙巴羅斯港出發(fā)，一路西行發(fā)現(xiàn)了美洲。葡萄牙人達伽馬南下非洲，繞過好望角到達了印度。不久之后，麥哲倫用了整整三年時間，完成了人類史上第一次環(huán)球航行，開啟了人類歷史上的大航海時代。大航海時代的到來，拉近了人類社會各文明之間的距離，對人類社會產生了深遠的影響。

從深藍到Alpha Go，人工智能逐漸走進人們的生活。人工智能也從一場技術革命，逐漸走向了產業(yè)落地。智能手機、智能家居設備、智能音箱……等設備，已經完全進入到人們的生活中。指紋識別、人臉識別、畫面增強等實用人工智能的技術，也成為了人們日常使用電子設備必不可少的技術。

這些在我們日常生活中“見怪不怪”的人工智能技術越來越普遍，代表了人工智能產業(yè)在近年來的爆炸式發(fā)展，2018年更是被稱為人工智能技術規(guī)模應用的拐點。而作為人工智能技術的核心，人工智能芯片也備受關注，引得國內外科技巨頭紛紛布局。谷歌、蘋果、微軟、Facebook、英特爾、高通、英偉達、AMD、阿里巴巴等巨頭紛紛開始自主研發(fā)人工智能芯片。

并且人工智能芯片的應用場景細分市場越來越多，專門為某些人工智能應用場景定制的芯片適用性明顯高于通用芯片。這樣的形勢，給一些人工智能芯片的初創(chuàng)公司帶來了機會。寒武紀芯片和地平線的人工智能視覺芯片、自動駕駛芯片等，就是初創(chuàng)公司在人工智能芯片領域取得成功的代表。

人工智能芯片大火的同時，已經呈現(xiàn)出三分天下的態(tài)勢。FPGA、GPU和TPU芯片，已經在人工智能領域大規(guī)模應用。這三種人工智能芯片有何不同？人工智能企業(yè)又是怎樣看待這三種芯片的？下文將為您詳述。

FPGA并不是新鮮的事物，而因為AI的火熱的應用需求不斷增強，F(xiàn)PGA正是作為一種AI芯片呈現(xiàn)在人們的面前。準確的說，不僅僅是芯片，因為它能夠通過軟件的方式定義，所以，更像是AI芯片領域的變形金剛。

FPGA是現(xiàn)場可編程邏輯陣列的首字母縮寫，即Field-Programmable Gate Array。過去曾與可編程邏輯器件CPLD進行過較量，如今已經在PAL、GAL、CPLD等可程式邏輯裝置的基礎上進一步發(fā)展，成為英特爾進軍AI市場的一個重要法寶。

為了更好地了解FPGA和其對AI芯片的未來看法，ZOL企業(yè)站對英特爾可編程解決方案事業(yè)部亞太區(qū)市場拓展經理劉斌（Robin Liu）進行了書面采訪。面對目前市場上出現(xiàn)的，CPU、GPU、FPGA、TPU等多種技術處理方式，英特爾又有哪些判斷。

劉斌表示：“實際上今天絕大多數(shù)人工智能系統(tǒng)是部署在通用處理器上的，原因是在很多應用領域中人工智能部分只是完成某個環(huán)節(jié)的系統(tǒng)任務，還有大量其它任務一起構成系統(tǒng)處理的完整單元?！痹诖嘶A上，出現(xiàn)了很多種選項，比如FPGA、TPU2或者NNP等專用處理器。這種專用處理器，往往向深度學習和神經網絡領域延伸，擁有更高效的存儲器訪問調度結構。

FPGA被稱為大型數(shù)據中心和計算機群眾的“加速多面手”也有其技術生態(tài)背景。FPGA的開發(fā)社區(qū)規(guī)模相對較小，也具有一定的門檻，但是，F(xiàn)PGA具備良好的存儲器訪問能力，并且可以非常靈活高效的處理各種不同位寬的數(shù)據類型，其有效計算力接近專用處理器的水平，F(xiàn)PGA還可以在線重編程成為其它非人工智能任務的硬件加速器，這也是其有別于GPU和TPU的關鍵因素。

具體而言有三大特點：FPGA器件家族的廣泛覆蓋可以適配從云到端的應用需求；FPGA具有處理時延小并且時延可控的特點，更適合某些實時性要求高的業(yè)務場景；FPGA可以靈活處理不同的數(shù)據位寬，使得系統(tǒng)可以在計算精度、計算力、成本和功耗上進行折衷和優(yōu)化，更適合某些制約因素非常嚴格的工程化應用。相比于ASIC則FPGA更加靈活，可以適配的市場領域更加廣泛。