眾所周知，人工智慧的三大支柱是硬體、演算法和資料。其中，硬體主要是指用於執行ai演算法的晶元。
目前針對ai設計的晶元主要分為用於伺服器端（雲端）和用於移動端（終端）兩大類。
伺服器端負責ai演算法的晶元走的是超級計算機的路子，一方面要支援盡可能多的網路結構以保證演算法的正確率和泛化能力；另一方面必須支援高精度浮點數運算，峰值效能至少要達到
tflops
（每秒執行
10^12
次浮點數運算）級別，所以功耗非常大；而且為了能夠提公升效能必須支援陣列式結構（即可以把多塊晶元組成乙個計算陣列以加速運算）。
移動端的ai晶元在設計思路上有著本質的區別。首先，必須保證功耗控制在一定範圍內，換言之，必須保證很高的計算能效；為了達到這個目標，移動端
ai晶元的效能必然有所損失，允許一些計算精度損失，因此可以使用一些定點數運算以及網路壓縮的辦法來加速運算。當下，
人工智慧（ai）、機器學習（ml）快速成為前沿科技的亮點，而作為人們現在接觸最多的終端，手機上的人工智慧場景也在逐漸挖掘。
今天，高通宣布和商湯科技合作，圍繞移動終端和物聯網（iot）領域產品，在人工智慧（
ai）和機器學習（
ml）領域。
換句話說，高通的驍龍晶元在頂級和高階定位的產品上，將出現來自商湯的演算法，進一步優化體驗，帶給客戶更全面、細緻的使用提公升。
其實晶元級的ai（
native
）計算和雲端都不可或缺，今年的
a11 bionic
、麒麟970
均紛紛將其作為賣點。
當然，高通的布局其實也很早，比如驍龍820上的
zeroth
神經處理引擎、驍龍
835的公升級版引擎（新增支援谷歌
tensorflow
等）和具有
hexagon
向量擴充套件（
hvx）特性的
hexagon dsp
，也就是同時是
cpu/gpu/dsp
做異構運算。
另外據了解，雙方合作的首次公開演示將於2023年10月
29日-11月
1日在深圳舉行的中國國際社會公共安全博覽會（
cpse 2017
）期間，在麗思卡爾頓酒店進行獨家展示。
counterpoint更是分析稱，預計到
2020
年，1/3
出貨的智慧型手機都將具備
ai功能，數量超
5億台。
原文**：
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