老铁们，大家好，相信还有很多朋友对于arm开源人工智能和开源 人工智能的相关问题不太懂，没关系，今天就由我来为大家分享分享arm开源人工智能以及开源 人工智能的问题，文章篇幅可能偏长，希望可以帮助到大家，下面一起来看看吧！
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达芬奇架构和arm架构有什么区别？
ARM架构属于手机CPU的核心架构，而华为AI芯片虽说也采用了ARM架构的一部分，但是作为AI加速器的达芬奇架构上与ARM架构并没有太大关系，属于华为自研的架构，达芬奇架构所做的就是AI加速器的作用，和传统的ARM核心进行协调工作以加速AI计算效能，其实达芬奇架构本身也没有采用非常黑科技的技术，主要是简单的把计算用的乘加器（MAC）按照不同的计算组织成不同的方式，并搭配标准的数据缓存。
所以严格上来说达芬奇架构是采用部分arm架构，同时以外围AI加速器来进行张量运算加速，而这类架构倒是更像GPU架构，都是为了优化AI智能计算，加入了对于张量核心的优化支持，但是由于GPU并非专门为AI计算设计的，所以在神经网络推理等主流应用上，传统GPU架构并不如达芬奇架构的效率高，华为之所以坚持自研架构也是为了更好的支持华为的软硬件生态系统，之前的“寒武纪”尽管也不错，但是毕竟也是受制于人。
arm架构多年来遍布手机芯片行业，尽管现在业界不少AI芯片架构也是和ARM架构结合的，但是未来的AI芯片架构肯定会逐渐走向专业化的道路，并且有希望和arm架构芯片做到接近的地位，华为作为国内最具芯片研发实力的公司，自研AI芯片架构是必须的，尽管现在看来达芬奇架构并没有太多黑科技含量在里面，但是因为不对外销售，达芬奇架构未来有望成为华为产品差异化竞争的关键手段。
arm架构为什么无法替代
ARM作为一家芯片公司，基于其架构的芯片在能耗上相比X86架构的芯片更为节能，更适合小型移动设备。
arm手中握有授权和大量专利，高通公司是绕不开arm架构的。目前移动端是arm，电脑端是x86架构，基本上很难重新制定一个硬件架构了，高通跟其他半导体巨头一样，也很难重新制定新架构，所以没法舍弃arm。
人工智能的发展前景？
人工智能发展趋势？要真正弄清楚这个问题首要搞清楚支撑人工智能发展的最核心技术是什么，答案很简
一是算法，二是算力，三是数据，四是网络，分别搞清楚这几大制约因素发展现状和趋势楼主提的问题迎刃而解！
算法方面近几年以深度学习为代表的机器学习取得了实质突破，新算法称出不穷，未来可期！
算力方面，随着gpu和云计算云存储技术的快速发展，摩尔定律被打破已成事实，道路光明
网络方面，5g未来必然一网到底的趋势日益明确，也没有太大问题
那真没有问题吗？非也
问题就出现在号称人工智能养料的数据上面，问题出在哪呢？
目前数据的采集没有问题
问题就出在数据预处理上，数据质量，数据一致性，处理时效，尤其是与工业机理密切相关的数据预处理上，上述指标都很不堪，为啥，既懂工业，又懂数据科学的人太少了，机理，经验积累的太少了，这就是人工智能发展的最大瓶颈！！！！
你怎么看待人工智能的未来？
刚刚过去的首届世界智能大会上，科技部部长万钢表示，最近新一代人工智能发展规划已编制完成，规划对直到2030年的中国人工智能产业进行系统的部署，同时包括与此相关的人工智能重大科技项目。
与此同时，随着技术的进步与需求的拓展，人工智能也掀起了一股投资潮和创业热。资本、技术、政策三重利好的情况下，人工智能的应用场景也在打开。市场调研显示，截至2030年，人工智能将为全球GDP带来14%的增长，也就是15.7万亿美元。其中，6.6万亿美元来自生产力的提高，9.1万亿美元来自相关消费/商业市场。
三张图看懂人工智能有多热就像吴恩达说的：人工智能（AI）之于未来，正如电力之于第二次工业革命。
*人工智能搜索热度示意（对比大数据）
我们可以看到，自2012年以来，由谷歌、Facebook（FB）、苹果、英特尔等科技巨头发起的AI创企收购项目达200多个，近2017年第一季度就有30多起并购。其中，谷歌是最为活跃的收购方（11起），苹果次之（7起）。除了科技公司，福特也在今年Q1以10亿美元买下网络安全公司Sophos。
*2012年至今人工智能并购案示意
除了收购，专利研发层面，巨头们也是步步紧咬，有趣的案例包括谷歌的照片视角重构和FB基于深度学习的标签预测模型。
*微软、谷歌、亚马逊、FB、苹果专利数示意
人工智能爆发的背后逻辑要解释一个技术路线发展的逻辑，我们往往从宏观趋势和当前进展两个角度出发。
首先来看宏观趋势，人工智能背后代表的先进生产力能够带来巨大的经济效益，因此一直吸引着研发投入。
自1956年达特茅斯会议诞生“人工智能”一词以来，技术发展已经取得了质的突破：大数据和数据处理技术的逐步成熟，包括深度学习算法的提出，以及适合海量训练数据的GPU的引入，开启了人工智能的入口。
算法和芯片是AI建设的基础层，除了当前AI市场主流芯片，即英伟达的GPU之外，英特尔（收购NervanaSystems；FPGA）和谷歌（研发Tensor）也在推广自己产品。除了目前主流的两种改善通用芯片用于半定制的深度学习算法之外，业内也在积极研发面向人工智能应用的新的芯片，包括谷歌的TPU、我国中科院计算所的寒武纪，这类的针对特定算法以及特定框架的全定制AI芯片，以及更近一步的，IBM的TrueNorth这类的类脑芯片（BPU）。
*人工智能芯片一览（援引招商证券）
算法，尤其是深度学习算法领域，则不是巨头垄断，而是掀起了一波包括计算机视觉、语音交互、机器人/自动化、医疗、安全、消费、商务等领域的创业潮。巨头们往往选择更为基础的算法框架入手，进行开源，以构建自家AI生态，如谷歌的TensorFlow和微软的CognitiveToolkit。
*深度学习创业潮
除了基础层建设，AI的前沿进展还包括马斯克的脑机接口项目、基于ARM的深度学习芯片以及英伟达面向医疗的应用、聊天程序/聊天机器人发展出了自己的语言、英特尔的自动驾驶技术研发等。
艾瑞咨询分析师张凤表示：“目前我国71%的人工相关企业都在做技术落地应用，在算法技术方面，55%的企业在做计算机视觉，13%在做自然语言处理，只有9%的企业真正研究机器学习。能够很快把技术应用落地是我国的优势，但是对于基层的技术研究，我国的企业实力目前还无法和国外匹敌，这是劣势。”
再来看当前进展：现在的AI能做什么？引用FB研发主管YannLeCun的话，我们现在看到的AI，不到它真正的能力的5%。
关于arm开源人工智能，开源 人工智能的介绍到此结束，希望对大家有所帮助。