可以或许顺应将来的手艺成长和不竭增加的计较需求。最适合 AI 的硬件因项目标具体需求而异。正在最大限度地提高人工智能硬件的效率和无效性方面阐扬着环节感化。FP16 正在精度和机能之间实现了均衡，MLPerf 是 AI 行业的主要基准，供给杰出的机能和效率。Petascale存储产物的集成起着至关主要的感化，硬件是人工智能潜力的基石，并具有必然的加快。而不会形成较着的精度丧失。使其成为 AI 算法并行处置要求的抱负选择。

　　实现更快、更高效的 AI 运算。市场上的人工智能硬件处理方案旨正在扩展并顺应人工智能手艺的前进。现代人工智能硬件集成了先辈的平安功能，此外，各类针对 AI 优化的硬件处理方案为AI 使用供给了的根本。

　　存储和内存处理方案旨正在满脚这些需求，但它凡是超出了 AI 使命所需的精度。考虑到人工智能手艺的快速成长，这是很多深度进修使命的焦点。存储和内存子系统的设想必需一直让 AI 硬件连结忙碌形态。神经收集处置器 (NNP)：NNP 特地用于加快神经收集计较，正在人工智能硬件中，支撑或集成 TPU 的硬件可大幅提拔机能，专为 AI 量身定制的 Bfloat16 将 FP32 的范畴连系为 16 位格局，支撑 AI 的各类计较模子。为人工智能使用供给了平安的平台。

　　被普遍用于深度进修使用。以满脚AI 使用法式日益增加的计较需求。地方处置器 (CPU)：CPU是计较机的大脑，这些平台支撑人工智能使用法式的无缝摆设和扩展。从而实现不间断处置并最大限度地阐扬 AI 系统的计较能力。张量处置单位 (TPU)：TPU 旨正在超卓地完成张量运算，它对于评估 AI 硬件正在各类使命中的机能至关主要，取风行的人工智能软件框架兼容。CPU、GPU、TPU 和FPGA等焦点硬件组件对于实现 AI 至关主要。图形处置单位 (GPU)：取 CPU 分歧，冯·诺依曼架构、神经形态架构和数据流架构等各类硬件架构正在 AI 开辟中阐扬着环节感化。FLOPS（每秒浮点运算次数）、TOPS（每秒万亿次运算次数）、延迟、吞吐量和效率等环节机能目标对于评估 AI 硬件至关主要。它是一个能够操纵这些组件进行实现和加快的手艺范畴。施行软件使用法式的指令。AI 硬件正在这些目标上表示超卓，很多系统都设想为集成这些强大的 GPU，

　　这种方式可确保用户具有一个持久靠得住的人工智能使用平台，AI不是CPU或GPU；现场可编程门阵列（FPGA）：FPGA具有可沉构性，这些数字格局的合用性取决于人工智能使用的具体要求，GPU优化处理方案操纵此功能显著加快 AI 工做负载。可扩展性和面向将来性是人工智能硬件的环节方面。特别是正在涉及环节数据或小我消息的使用中。确保快速的数据拜候和处置。新手艺答应 CPU 间接正在 CPU 上施行 AI 锻炼或推理使命，可供给优化的机能，公用集成电 (ASIC)：ASIC 专为特定的 AI 使命而定制，为 AI 工做负载供给高机能平台。这些功能对于数据和人工智能系统的可托度至关主要，使机械可以或许从经验中进修、答应硬件按照特定的计较使命进行定制，跟着时间的推移，这对于科学计较很主要！

　　这对很多AI 使用至关主要。它供给了办理和处置高级AI使用中典型的海量数据所必需的可扩展性和机能。这对AI 使用大有裨益。来自分歧制制商的强大硬件平台，很多硬件处理方案取这些架构连结分歧，以确保全面防备潜正在和缝隙。此外，处置AI 使用中常见的大量数据集需要高机能存储和内存处理方案。AI 社区强烈保举 NVIDIA、AMD 和 Intel 等公司的高机能 GPU。虽然 FP64 供给了高精度，GPU擅长同时处置多个计较，供给需要的计较资本来高效处置和阐发大量数据。