【仪表网 仪表上游】AI的许多数据处理涉及矩阵乘法和加法。大量并行工作的GPU提供了一种廉价的方法，但缺点是更高的功率。具有内置DSP模块和本地存储器的FPGA更节能，但它们通常更昂贵。
AI芯片该使用什么方法原理去实现，仍然众说纷纭，这是新技术的特点，探索阶段百花齐放，这也与深度学习等算法模型的研发并未成熟有关，即AI的基础理论方面仍然存在很大空白。这是指导芯片如何设计的基本前提。因此，集中在如何更好的适应已有的数据流式处理模式进行的芯片优化设计。
技术手段方面AI市场的第一颗芯片包括现成的CPU，GPU，FPGA和DSP的各种组合。虽然新设计正在由诸如英特尔、谷歌、英伟达、高通，以及IBM等公司开发，但还不清楚哪家的方法会胜出。似乎至少需要一个CPU来控制这些系统，但是当流数据并行化时，就会需要各种类型的协处理器。
AI芯片称为AI加速器或计算卡，即专门用于处理人工智能应用中的大量计算任务的模块(其他非计算任务仍由CPU负责)。当前，AI芯片主要分为 GPU 、FPGA 、ASIC。
3月16日消息，今日自媒体“半导体行业观察”发布消息称，字节跳动正在自研云端AI芯片和Arm服务器芯片。
对此，字节跳动方面向媒体回应称，是在组建相关团队，在AI芯片领域做一些探索。
此前，字节跳动已经在各大招聘平台发布芯片相关职位，涉及前后端设计、验证、工具链研发等，工作地在北京或者上海。
据悉，从云端AI芯片领域布局，是互联网企业入场芯片市场的主流途径，BAT也已纷纷开展相关业务。日前，百度AI芯片昆仑完成独立融资，由中信产业基金牵头，估值约为20亿美元。
字节跳动暂未披露自研芯片的具体应用场景，结合其业务来看，旗下抖音、今日头条等应用要在5G时代继续保持内容优势，离不开数据中心和边缘计算等服务器芯片的支持。
(原标题：字节跳动回应自研芯片：组建相关团队 在AI芯片领域做探索)
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