一、ai芯片有哪些？
目前，市面上有许多种不同类型的 AI 芯片，包括：
GPU (图形处理单元)：专门用于进行图形处理的芯片，常用于游戏、视频播放和深度学习等应用。
FPGA (可编程逻辑门阵列)：可以通过硬件定义语言 (HDL) 进行编程的芯片，具有高度可编程性和可扩展性。
ASIC (专用集成电路)：专门为某一特定应用设计的芯片，具有较高的性能和效率。
NPU (神经处理单元)：专门用于进行神经网络计算的芯片，常用于人工智能、自然语言处理和图像识别等应用。
二、oppo芯片研究了多久？
是OPPO官方在2020年2月16日首次公开的自研芯片计划，2021～2022年间，OPPO陆续推出两款自研芯片——马里亚纳 MariSilicon X 和马里亚纳 MariSilicon Y。马里亚纳 MariSilicon X是一款影像专用NPU，通过自主创新的IP设计以及6nm先进制程，带来空前强大的实时AI计算能效，提升手机拍摄体验；马里亚纳MariSilicon Y是一颗旗舰蓝牙音频SoC芯片，可实现12Mbps高速蓝牙速率，并实现了192kHz/24bit无损音乐的无线化。
三、人工智能芯片是什么？
人工智能芯片是一种专门用于进行人工智能计算任务的芯片。 1. 人工智能芯片是一种高性能的硬件设备，它具有专门的电路结构和算法，能够有效地执行人工智能相关的计算任务，如机器学习和深度学习。2. 相比传统的通用处理器，人工智能芯片在处理复杂的神经网络模型时更加高效，在计算速度和能耗方面都表现优异。3. 人工智能芯片的应用范围广泛，包括人脸识别、语音识别、自动驾驶等领域，它的出现极大地推动了人工智能技术的发展和应用。4. 近年来，人工智能芯片市场快速增长，许多公司和研究机构都在竞相研发和推出各种类型的人工智能芯片，以满足不断增长的人工智能计算需求。
四、isp芯片和npu有什么区别？
功能不同。
lSP 芯片主要是用于手机影像系统的图像处理的，而NPU 芯片是神经网络处理器，发力于AI，NPU 的水平直接会影响手机AI 能力的强弱！
五、神经网络芯片原理？
根据计算模块的组织方式的不同，神经网络芯片从体系结构上主要分为乘加树和脉动阵列两大类。 Dian na0系列采用了乘加树体系结构。它类似于经典的通用处理器，使用指令来灵活控制整个卷积计算的过程，同时，对输入特征图、权重和输出特征图等不同的运算数据设计专用的缓冲系统DaDiannao则针对高性能深度学习应用场景，扩展了多运算核心架构。
谷歌的TPU则采用了脉动阵列的组织方式。脉动阵列是在1970年代由哈佛大学的孔祥重教授提出，中科院计算所李国杰院士在脉动阵列的发展中也作出过基础性贡献。脉动阵列采用一种纵横处理结构，数据按预先确定的“流水”在阵列的处理单元中有规则地流动，单元对数据进行并行处理，预先确定的数据流动模式使数据从流入到流出处理单元阵列过程中完成所有应做的处理。神经网络的卷积计算模式和脉动阵列计算特点高度匹配，因而能取得非常好的加速性能。
从二者的结构特征可以看出，乘加树结构的神经网络芯片使用指令控制计算流程，灵活通用，适合设计通用神经网络处理器。而脉动阵列结构，可以高效复用数据，性能更高，但计算模式固定，比较专用。
六、苹果神经网络引擎芯片有什么用？
苹果神经网络引擎芯片是一种专门设计用于处理机器学习任务的芯片。它能够加速深度学习算法的运行速度，从而提高设备的性能和效率。
这种芯片可以像处理器一样集成到苹果设备中，例如在iPhone和iPad上使用，为用户提供更快的图像识别、语音识别和自然语言处理等服务。
此外，它还可以用于训练机器学习模型，使得开发者们能够更加高效地开发出更加智能化的应用程序和服务。
七、玉龙芯片在国产芯片中的地位？
玉龙芯片在国产芯片中谈不上什么地位。
玉龙是欧比特公司推出的新一代嵌入式人工智能系列处理器芯片，芯片聚焦于前端图像处理、前端信号处理和智能控制，芯片具有深度学习、神经网络算法的平台加速能力。芯片面向航空航天、智能安防、机器人、AIoT、智能制造、智慧交通等应用场景。玉龙810芯片制程工艺为22nm，公司正持续积极推动YULONG810芯片排队量产相关工作。可见玉龙芯片22纳米的制程属于中端芯片，有海思麒麟这样的巨头面前，玉龙芯片可见地位不高。