一、有哪些好的AI芯片？
ATS3605D是炬芯推出的全新智能语音平台的产品之一，主要面向无屏Linux系统的智能语音平台。面向有屏的Android智能语音平台则是S700，针对双模蓝牙差异化平是ATB12XX，针对BLE蓝牙智能语音平台是ATB110X，以及一颗多麦语音采集套片ATT300X。
二、详解人工智能芯片 CPU/GPU/FPGA有何差异
第一、IBM与全球第一大FPGA厂商Xilinx合作，主攻大数据和云计算方向，这引起Intel的巨大担忧。
Intel已经在移动处理器落后，大数据和云计算领域不能再落后。
第二、FPGA在云计算、大数据领域将深入应用。
Intel此次与Altera合作，将开放Intel处理器的内部接口，形成CPU+FPGA的组合模式。
其中FPGA用于整形计算，cpu进行浮点计算和调度，此组合的拥有更高的单位功耗性能和更低的时延。
第三、IC设计和流片成本。
随着半导体制程指数增长，FPGA在物联网领域将替代高价值、批量相对较小（5万片以下）、多通道计算的专用设备替代ASIC。
同时，FPGA开发周期比ASIC短50%，可以用来快速抢占市场。
三、2.0GHz人工智能八核处理器是什么意思？
是4个2.2GHz大核心，4个1.8GHz小核心，人工智能是指加入了NPE芯片，用处不大噱头大。
这些核心均具有8个执行单元，可以在每个时钟周期中处理5条指令以及4条8进制浮点数据，这些单元均使用着双路结合的64KB的指令缓存以及4 路结合的32KB数据缓存。
它们还共同享有一个超快的二级缓存，这个二级缓存采用了3路独立总线，每路640KB，加起来二级缓存就是1.92MB，然而这些核心的数据带宽仍然不清楚，不过据估计将轻松达到200GB/s以上。
扩展资料：
对于内存方面的信息还不是很多，据估计仍然将使用512位宽的8通道DDR内存，支持DDR333、DDR400甚至DDR2-533，内存将为每个处理器提供21GB/s的带宽。
在最令人关注的封装方面，这4颗芯片中每颗都包括8个真正的处理器单元，每个处理器单元又由2个逻辑处理器组成，所以整个一个MCM是4*8*2=64个处理器，也就是一个64路的处理单元。另一方面，那4颗三级缓存每颗36MB，共是144MB。
性能方面，还没有相关的测试出来，据估计将比1.7GHz的Power4提高60%左右。
参考资料来源：百度百科-八核处理器
四、语音识别芯片有哪些？
原发布者:yk_hcx
LD332X系列语音识别芯片的工作原理：LD3320提供的语音识别技术，是基于关键词语列表的识别技术:ASR(Autospeechrecognition)技术。语音识别芯片完成的工作就是：把通过MIC输入的声音进行频谱分析->提取语音特征->和关键词语列表中的关键词语进行对比匹配->找出得分最高的关键词语作为识别结果输出。语音识别芯片能在两种情况下给出识别结果：1）外部送入预定时间的语音数据后（比如5秒钟的语音数据），芯片对这些语音数据运算分析后，给出识别结果2）外部送入语音数据流，语音识别芯片通过端点检测VAD（voiceactivitydetection）检测出用户停止说话，把用户开始说话到停止说话之间的语音数据进行运算分析后，给出识别结果对于第一种情况，可以理解为设定了一个定时录音（比如为5秒钟），芯片在5秒钟后，会停止把声音送入识别引擎，并且根据已送入引擎的语音数据计算出一个识别结果。对于第二种情况，需要了解VAD的工作原理：VAD（VoiceActivityDetection）技术是在一段语音数据流中，判断出哪个时间点是人声的开始，哪个时间点是人声的结束。判断的依据是，在背景声音的基础上有了语音发音，则视为声音的开始。而后，检测到一段持续时间的背景音（比如600毫秒），则视为人声说话结束。通过VAD判断出人声说话的区域后，语音识别芯片会把这期间的声音数据进行识别处理后，计算出识别结果。需要说明的是，除了以上两种情况外
五、人工智能和人工智能芯片是什么，为什么这么火
简单来说吧，就是大数据的应用，互联网部陌生吧，这就是大数据的应用，人工智能就好似我们的智能机器人一样能和你以前对话，交流。