从安全城市到智能交通，从互联网+到智能金融，从智能社区到智能城市，什么样的驱动力正在引领行业的快速发展？无论是城市级解决方案还是行业解决方案，其系统平台都需要承载，接收，处理和反馈大量的信息和数据。毫无疑问，作为计算能力的硬件基础的AI芯片在智慧城市的建设中至关重要。 ，人工智能芯片无疑将与智慧城市发展深度捆绑。以下是对一些AI增强型芯片和平台的简要介绍，展示了市场上从移动到企业级应用的各种神经网络解决方案：华为麒麟970：这是华为消费者业务部的第一个移动AI计算平台，使用专用的神经处理单元，可以将云AI与本机AI处理有机地结合在一起。麒麟970包括一个八核CPU和新一代的十二核GPU。该芯片组以更低的功耗更快地提供了相同的AI计算任务。基准图像识别测试表明，麒麟970每分钟可处理2,000张图像。除了在自己的手机中使用新的AI芯片组之外，华为还将把移动AI定位为一个开放平台，为开发人员和合作伙伴提供技术。英特尔Nervana神经网络处理器（NPP）：英特尔Nervana NNP专为深度学习而设计，没有标准的缓存层次结构，并且其片上内存由软件管理。 “更好的内存管理使芯片能够实现海量计算的高利用率”。英特尔宣布。 “这可以为深度学习模型提供更快的训练时间。”除了新的内存架构，英特尔还开发了新的数字格式Flexpoint，它可以显着改善芯片的并行性，同时降低每次计算的能力。消耗。英特尔表示，由于单个芯片的神经网络计算主要受功耗和内存带宽的限制，因此Flexpoint可以为神经网络任务提供更高的吞吐量。英特尔新设计的目标是“获得高计算利用率并为多芯片互连提供真正的模型并行性”。英特尔Movidius VPU：英特尔正在与Microsoft合作，将Microsoft Windows ML与英特尔的Movidius视觉处理单元（VPU）结合起来，以促进边缘AI推理。英特尔Movidius Myriad X VPU是专用于加速边缘AI应用程序的芯片。它声称是业界第一个具有专用神经计算引擎的系统级芯片解决方案，可用于边缘深度学习推理的硬件加速。 “第三代VPU可以高速，低功耗运行深度神经网络，以减轻其他硬件上特定AI处理的负担。”英特尔说。英特尔将继续优化其至强可扩展处理器和数据中心加速器，以进行通用机器学习和推理。 Qualcomm Snapdragon 845：据说，Qualcomm的第三代AI移动平台的AI性能是上一代SoC的三倍。 Snapdragon神经处理引擎（NPE）SDK除了支持Google TensorFlow和Facebook Caffe / Caffe2框架外，现在还可以支持Tensorflow Lite和新的Open Neural Network Exchange（ONNX）标准，从而使开发人员可以轻松选择自己喜欢的AI框架，包括Caffe2，CNTK和MxNet等。此外，它还支持Google的Android NN API。 Snapdragon 845的目标应用包括智能手机，XR耳机和始终连接的PC。出于安全原因，Snapdragon 845现在还提供了一个硬件隔离子系统，即安全处理单元（SPU），它在“现有层”上添加了“安全阀功能”。 Qualcomm的移动安全解决方案。高通公司的AI引擎包括多个硬件和软件组件，其设备端的AI处理性能已经在Snapdragon 845上得到了体现，并将支持包括845、835、820和660在内的移动平台。 Snapdragon系列的硬件架构，即Hexagon矢量处理器，Adreno GPU和Kryo CPU。它的软件组件包括Snapdragon神经网络处理引擎，Android神经网络API和Haxagon神经网络。由于使用了异构计算，Snapdragon 845的新架构带来了显着的性能提升。例如，高通公司声称其新的摄像头和视觉处理架构在视频捕获，游戏和XR应用方面与上一代产品相比将功耗降低了30％。全新的Adreno 630还可以使图形处理性能和效率提高多达30％。三星Exynos 9系列：2018年初，三星电子发布了