在人工智能應用中，處理大量計算任務的模塊被廣泛使用。CPU負責其他非計算任務。人工智能推動了計算領域的新一輪革命，深度學習需要進行海量數(shù)據(jù)的并行計算，然而傳統(tǒng)的計算架構無法滿足深度學習中大規(guī)模的并行計算需求。因此，為了加速計算過程，深度學習需要適應新的底層硬件，以更好地支持此類算法。為了響應人工智能和深度學習的需求，人們對芯片的速度和能耗提出了更高的要求。目前，使用的GPU和FPGA等不是專門為人工智能定制的芯片，它們存在天然的局限性。除了廣受歡迎的GPU之外，也出現(xiàn)了許多典型的人工智能專用芯片，以滿足不同應用場景的需求。