【儀表網 儀表上游】AI的許多數據處理涉及矩陣乘法和加法。大量并行工作的GPU提供了一種廉價的方法，但缺點是更高的功率。具有內置DSP模塊和本地存儲器的FPGA更節能，但它們通常更昂貴。
AI芯片該使用什么方法原理去實現，仍然眾說紛紜，這是新技術的特點，探索階段百花齊放，這也與深度學習等算法模型的研發并未成熟有關，即AI的基礎理論方面仍然存在很大空白。這是指導芯片如何設計的基本前提。因此，集中在如何更好的適應已有的數據流式處理模式進行的芯片優化設計。
技術手段方面AI市場的第一顆芯片包括現成的CPU，GPU，FPGA和DSP的各種組合。雖然新設計正在由諸如英特爾、谷歌、英偉達、高通，以及IBM等公司開發，但還不清楚哪家的方法會勝出。似乎至少需要一個CPU來控制這些系統，但是當流數據并行化時，就會需要各種類型的協處理器。
AI芯片稱為AI加速器或計算卡，即專門用于處理人工智能應用中的大量計算任務的模塊(其他非計算任務仍由CPU負責)。當前，AI芯片主要分為 GPU 、FPGA 、ASIC。
3月16日消息，今日自媒體“半導體行業觀察”發布消息稱，字節跳動正在自研云端AI芯片和Arm服務器芯片。
對此，字節跳動方面向媒體回應稱，是在組建相關團隊，在AI芯片領域做一些探索。
此前，字節跳動已經在各大招聘平臺發布芯片相關職位，涉及前后端設計、驗證、工具鏈研發等，工作地在北京或者上海。
據悉，從云端AI芯片領域布局，是互聯網企業入場芯片市場的主流途徑，BAT也已紛紛開展相關業務。日前，百度AI芯片昆侖完成獨立融資，由中信產業基金牽頭，估值約為20億美元。
字節跳動暫未披露自研芯片的具體應用場景，結合其業務來看，旗下抖音、今日頭條等應用要在5G時代繼續保持內容優勢，離不開數據中心和邊緣計算等服務器芯片的支持。
(原標題：字節跳動回應自研芯片：組建相關團隊 在AI芯片領域做探索)
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