为什么不开发个人电脑上AI芯片英伟达 ai芯片英伟达ai芯片h200干什么用的

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为什么不开发个人电脑上AI芯片

pc上面当然有啊，GPU, TPU以及英特尔的movidious计算棒等都可以在pc上面用，还有FPGA也可以。只是目前pc上面有显卡支持，目前需求看起来没有嵌入式设备和服务器端的高而已，但是嵌入式设备的ai芯片理论上pc都是可以用的

一个指甲大的小小芯片，每年我们国家花在进口超过进口石油的钱，对外进口依赖性比较高，也只有自产逐步满足需求，进口才会出现白菜价，而在芯片开发方面，民营企业毕为算是领跑者之一，麒麟970走在世界前列，在降噪、拍照美化及运行效率大幅提高，麒麟970智能Al芯片独树一帜，至于为什么不开发个人电脑上AI芯片，只是决策时间问题。

感谢邀请。

楼主的问题是：为什么不开发个人电脑上AI芯片。我觉得这个问题有点太过广义，能肯定回答这个问题的人一定是在AI的专业领域做过研究的人，而我的回到只能是抛砖引玉，做一些肤浅的解释，希望有更加专家的朋友来做更为深刻的剖析。

什么是AI

针对这个问题，为您要搞明白什么是AI？人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。AI芯片指的就是人工智能芯片。

为什么手机端AI更>广泛/strong>

当下手机的AI应用是十分广泛和有效的，因为手机的便利性要原高于电脑，手机掌上终端的>利用span>更为便捷，因而手机对于AI的应用更有便捷性。但这并不能说明个人电脑上就没有可能应用AI芯片，据我所知，在一些智慧控制领域，已经在PC端开始应用AI芯片，虽然还没有大范围的普及，但是我觉得在以后的日子里，PC端的AI芯片会应用的越来越广泛。

当前人工智能芯片趋势

在全球的大形势下，中国芯也在慢慢成熟起来。《中国制造2025》中就提到了人工智能芯片的相关发展方向，更是明确了到2025年我国在芯片自给率上要达到50%。在我们已知和未知的AI领域，可能正在上演一处处精彩的博弈，只是我们还没有真正去领会AI的威力。

综上来看，随着智能手机、智能家居、无人机、智慧机器人等的迅猛发展，AI芯片势必会突飞猛进地前进。而在AI的发展过程中，PC端的AI芯片应用一定是越来越普遍的。

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英伟达ai芯片h200干什么用的

英伟达的AI芯片H200主要用于高性能计算和人工智能应用。它基于英伟达的Volta架构，拥有6912个CUDA核心和432个Tensor核心，能够提供强大的计算能力和张量处理能力。H200芯片还配备了1.3TB的HBM2内存，支持高速的数据传输和处理。此外，该芯片还采用了英伟达的TensorRT和CUDA技术，能够加速深度学习模型的推理和训练。
在高性能计算方面，H200芯片可以用于科学计算、工程设计、图像渲染等领域。在人工智能应用方面，它可以用于训练和推理深度学习模型，支持计算机视觉、自然语言处理、语音识别等应用。
总之，英伟达的AI芯片H200旨在为高性能计算和人工智能应用提供强大的计算和张量处理能力，加速数据处理和模型训练的效率。

ai芯片和英伟达的区别

芯片和英伟达之间的区别在于它们的设计和功能。AI芯片是专门为人工智能任务而设计的，具有高度优化的计算能力和能够处理大规模数据的能力。它们通常具有更高的并行计算能力和更低的功耗，以满足复杂的AI算法需求。而英伟达是一家知名的半导体公司，提供了广泛的GPU产品，包括用于AI的GPU。虽然英伟达的GPU在AI计算方面表现出色，但AI芯片通常专注于提供更高效的AI计算能力和更低的功耗，以满足不同应用场景的需求。

AI芯片和英伟达（NVIDIA）之间存在一些区别。以下是一些常见的区别：

制造商：AI芯片是一个广义的概念，可以由多个制造商生产，包括AMD、Intel、华为等。而英伟达是一家专门从事图形处理器（GPU）和人工智能（AI）芯片设计和制造的公司。

架构和设计：不同的AI芯片可能采用不同的架构和设计理念。英伟达的GPU架构在AI计算方面表现出色，例如其Volta、Turing和Ampere架构都被广泛应用于深度学习和机器学习任务。

性能和功耗：AI芯片的性能和功耗因制造商和产品型号而异。英伟达的GPU在AI计算方面通常具有较高的性能，能够处理大规模的深度学习任务。同时，英伟达也在不断努力提高功耗效率，以降低能源消耗。

生态系统和软件支持：英伟达在AI领域拥有庞大的生态系统和软件支持。其CUDA平台和深度学习框架TensorFlow、PyTorch等被广泛使用，并有大量的开发者社区和资源可供参考。

到此，大家对英伟达回应AI芯片少的解答时否满意，希望英伟达回应AI芯片少的3解答对大家有用，如内容不符合请联系小编修改。