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更多“ 在人工智能算力需求暴涨、但摩尔定律无法继续的情况下，功耗和成本的下降已经越来越困难，使用AI专用芯片代替通用芯片已经成为一种必然趋势。（)”相关的问题
A、AI芯片是指针对AI算法的专用芯片（Application Specific Integrated Circuit，ASIC），针对AI算法，设计指令集，具有速度快，功耗低的特点。
B、AI芯片只能运行特定的AI算法，包括：图像识别等领域的CNN卷积网络，语音识别、自然语言处理领域的RNN算法。
C、CPU，GPU芯片都是通用型芯片，运行速度慢，功耗大，不适于AI应用。
D、开发AI应用通常包括模型训练和推理两个部分，两者都需要极高的算力和低微的功耗。
A、AI芯片是指针对AI算法的专用芯片（Application Specific Integrated Circuit，ASIC），针对AI算法，设计指令集，具有速度快，功耗低的特点。
B、AI芯片只能运行特定的AI算法，包括：图像识别等领域的CNN卷积网络，语音识别、自然语言处理领域的RNN算法。
C、开发AI应用通常包括模型训练和推理两个部分，两者都需要极高的算力和低微的功耗。
D、CPU，GPU芯片都是通用型芯片，运行速度慢，功耗大，不适于AI应用。
B.AI芯片只能运行特定的AI算法，包括：图像识别等领域的CNN卷积网络，语音识别、自然语言处理领域的RNN算法
C.开发AI应用通常包括模型训练和推理两个部分，两者都需要极高的算力和低微的功耗
D.AI芯片是指针对AI算法的专用芯片(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)，针对AI算法，设计指令集，具有速度快，功耗低的特点
A.制程工艺提升遇到技术瓶颈
B.芯片制造工厂的成本每 4 年就会翻番
C.主频不能提高,功耗也将急剧增加
D.多核化延续单芯片摩尔定律,但多核的性能提升很难被软件所利用
A.Hi1822智能融合网络芯片
B.Ascend910人工智能芯片
C.Kunpeng920服务器芯片
D.Ascend310人工智能芯片
A.制程工艺提升遇到技术瓶颈
B.芯片制造工厂的成本每4年就会翻番
C.主频不能提高，功耗也将急剧增加
D.多核化延续单芯片摩尔定律，但多核的性能提升很难被软件所利用
A.峰值计算能力没有考虑数据传输和时序的因素
B.比较不同芯片的能耗效率时，需要参考其制造工艺
C.“对稀疏网络的等效峰值算力”就是芯片的实际峰值算力
D.TensorCore通过提高矩阵计算效率来优化神经网络在GPU上的运行速度
A.计算密度增加、工作功耗密度和漏电功耗密度大幅度增长
B.功耗密度持续提高、散热无法解决
C.互连延时降低，互连能耗减小
D.工艺复杂，成本降低难以持续
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