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AI芯片按功能分类可以分为Training(训练)和Inference(推理)两种：
Training环节通常需要通过大量的数据输入，或采取增强学习等非监督学习方法，训练出一个复杂的深度神经网络模型。训练过程由于涉及海量的训练数据和复杂的深度神经网络结构，运算量巨大，需要庞大的计算规模，对于处理器的计算能力、精度、可扩展性等性能要求很高。目前在训练环节主要使用NVIDIA的GPU集群来完成，Google自主研发的ASIC芯片TPU2.0也支持训练环节的深度网络加速。
Inference环节指利用训练好的模型，使用新的数据去“推理”出各种结论，如视频监控设备通过后台的深度神经网络模型，判断一张抓拍到的人脸是否属于黑名单。虽然Inference的计算量相比Training少很多，但仍然涉及大量的矩阵运算。在推理环节，GPU、FPGA和ASIC都有很多应用价值。
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