专用神经网络处理器芯片,神经网络芯片概念股

1、苏州科达：苏州科达科技股份有限公司是领先的视讯与安防产品及解决方案提供商，致力于以视频会议、视频监控以及丰富的视频应用解决方案帮助各类政府及企业客户解决可视化沟通与管理难题。

2012年，公司整体改制为股份有限公司；2016年12月1日，公司在上海证券交易所主板挂牌上市。

2、佳都科技：佳都科技（PCI）创立于1986年，总部位于中国广州，在中国30多个区域设有分公司或办事处，员工超过2000人，拥有科学家研发团队，设立了佳都科技全球人工智能技术研究院和交通大脑研究院，建设或参与建设2个国家联合实验室、1个国家企业技术中心、4个省级工程技术中心。

3、千方科技：北京北大千方科技有限公司是由北京大学作为法人股东之一，以留学归国科技人员、清华大学和北京大学的教授、博士、硕士为主要技术力量，与北京大学地学院全面合作组建的高新技术企业、软件企业。

公司在交通领域的业务取得了快速的发展，在交通信息化建设的基础上，又拓展了交通信息服务和交通出行媒体运营等多方面的业务。

4、卫宁健康：公司成立于1994年，是国内第一家专注于医疗健康信息化的上市公司，致力于提供医疗健康卫生信息化解决方案，不断提升人们的就医体验和健康水平。

卫宁健康通过持续的技术创新，自主研发适应不同应用场景的产品与解决方案，业务覆盖智慧医院、区域卫生、基层卫生、公共卫生、医疗保险、健康服务等领域。

5、神思电子神思电子是国内著名的身份识别解决方案提供商和服务商，也是公安部认证的居民身份证阅读机具定点生产企业。

6、科大讯飞科大讯飞主要从事智能语音及语言技术研究、软件及芯片产品开发、语音信息服务及电子政务系统集成等等。7、中科曙光中科曙光是国内高性能计算领域的领军企业，也是亚洲第一大高性能计算机厂商。

主要从事研究、开发、生产制造高性能计算机、通用服务器及存储产品，并围绕高端计算机提供软件开发、系统集成与技术服务等等。8、浪潮信息浪潮是中国最早的IT品牌之一，它是中国领先的云计算、大数据服务商。

拥有云数据中心、云服务与大数据、智慧城市和智慧企业四大业务群组。浪潮服务器也位居中国市场第一、全球前三。

什么是神经网络计算机?

许多新型电子计算机不仅拥有高速的计算功能，而且还能模拟人脑的某种思维活动，就是说，拥有某些智能化的功能。然后，如果严格来鉴定一下，它们离真正的人脑思维功能实在差得太远了，而且有许多本质的差异。

主要表现在人脑拥有高度的自我学习和联想、创造的能力，以及更高级的寻找最优方案和各种理性的、情感的功能。

神经网络计算机就是通过人工神经网络，模仿人的大脑判断能力和适应能力、可并行处理多种数据功能的计算机。它可以判断对象的性质与状态，并能采取相应的行动，而且可同时并行处理实时变化的大量数据，并引出结论。

生物的神经网络是通过树突和轴突连接起来的神经元的网络。神经信号在神经元之间传递，帮助人产生思考和记忆。人工神经网络是一种模仿生物神经网络而建立的运算模型，由大量的节点（或称神经元）之间相互联接构成。

每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数。每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重，这相当于人工神经网络的记忆。

网络的输出依照网络的连接方式、权重值和激励函数的不同而不同。而网络自身通常都是对自然界的某种算法或者函数的逼近，也可能是对一种逻辑策略的表达。

生物神经网络（左）、人工神经网络（右）与生物神经网络相似，人工神经网络也可以通过训练提高自身判断和处理的性能。

其原理是向该神经网络输入足够多的样本，通过一定的算法来调整网络的结构，即权重值，使得网络的输出与预期值相符。经过训练的神经网络可以像人脑那样进行判断和预测，并且能同时接受几种信号并进行处理。

譬如，它能去辨别一个签名的真伪。它不是凭签名的图像是否相像来判断，而是根据本人在签名时，笔尖上的压力随时间的变化以及移动的速度来判断。

目前，神经网络计算机的主要用途是识别各种极其细微的变化和趋势，并发出信号。它已经被用来控制热核聚变反应、监督机器的运行、挑选苹果，甚至预测股市行情。

npu是什么意思啊

npu是嵌入式神经网络处理器。NPU是神经网络处理单元，在电路成模拟模拟人类神经元和突触。实行人工智能运算，产出一种新的能以人类智能相似的方式作出反应的运算芯片。

手机正常运行离不开SoC芯片，SoC只有指甲盖大小，却“五脏俱全”，其集成的各个模块共同支撑手机功能实现，如CPU负责手机应用流畅切换、GPU支持游戏画面快速加载，而NPU（神经网络处理器）就专门负责实现AI运算和AI应用的实现。

扩展资料：在手机SoC中，NPU扮演最聪明的角色，并直接影响手机AI能力的强弱。

2017年底，华为推出的麒麟970第一次引入了NPU（神经网络处理器）概念，让SoC也具备了更强的本地（端侧）AI运算能力（类似于“硬解”），执行效率可以秒杀CPU的“软解”。

至此，NPU单元就与AI画上了等号。

不同品牌的SoC，对AI单元的命名和实现方法略有不同，除了高通骁龙AIEngine引擎之中没有独立的NPU单元以外，联发科在HelioP60/P90引入的NeuroPilotAI技术最早也是通过多个单元协同计算（APU+CPU+GPU)。

参考资料来源：百度百科-NPU。

npu神经网络处理单元什么意思

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cpu=centerprocessingunitsnpu=neural-networkprocessingunitsneural神经神经网络处理部分2016年6月20日，中星微数字多媒体芯片技术国家重点实验室在北京宣布，已研发成功了中国首款嵌入式神经网络处理器（NPU）芯片，成为全球首颗具备深度学习人工智能的嵌入式视频采集压缩编码系统级芯片，并取名“星光智能一号”。

这款基于深度学习的芯片运用在人脸识别上，最高能达到98%的准确率，超过人眼的识别率。该芯片于今年3月6日实现量产，目前出货量为十几万件。

该实验室执行主任、中星微首席技术官张韵东在接受采访时表示，装备了神经网络处理器的芯片应用在监控摄像头上，摄影头由“眼睛”升级为“带有大脑的眼睛”，这是全球首次。

“数字多媒体芯片技术”国家重点实验室成立于2010年，依托于北京中星微电子有限公司，由科技部批准建立。

据资料显示，中星微电子有限公司于1999年由原国家信息产业部直接投资创立，是专攻芯片技术的公司中的“国家队”，其研发的“星光系列芯片”曾打破国际市场上无“中国芯”的局面。

人工智能的落地　“星光智能一号”是一款嵌入式NPU。神经网络处理器NPU（NeuralProcessingUnit）还未被熟知，却是芯片领域热门的技术。

它与冯诺依曼架构中的CPU处理器相对，采用的是“数据驱动并行计算”这种颠覆性的新型架构。

如果将冯诺依曼架构处理数据的方式类比成单车道，那么“数据驱动并行计算”是128条多车道并行，可以同时处理128个数据，利于处理视频、图像类的海量多媒体数据。

在业内，单位功耗的计算性能，也就是性能功耗比，被用来衡量处理器架构的优劣。

据该实验室执行主任、中星微首席技术官张韵东介绍，“星光智能一号”的性能功耗比在传统的冯诺依曼架构上“至少提高了两三个数量级”，也就是几百倍。高功耗是很多顶尖人工智能技术被诟病的。

IBM20世纪的“深蓝”和谷歌2016的AlphaGo因其需要由巨大的数据计算支撑，前者使用超级计算机，后者使用服务器集群，无法脱离恒定温度和湿度的机房。

AlphaGo下一盘棋光电费就需要3000美元。张韵东将它们称之为“一场科学实验”，离技术落地、投入应用还有较远的距离。这凸显了嵌入式NPU的小型化、低功耗和低成本优势，加快人工智能技术落地应用。

例如无人机对摄像头的重量和功耗有很高的要求，否则会影响起飞和续航能力。

而“星光智能一号”只有普通邮票大小，重量仅几十克，它的诞生让诸多监控摄像头等小型设备有了人工智能化的可能，迈出了人工智能从神秘的机房，跨向生活应用的一步。择自NPU_百度百科。

手机上的CPU GPU NPU单元，都是什么意思

手机上的CPUGPUNPU单元的意思如下：1、CPUCPU是通用处理器，是计算单元、控制单元和存储单元。

CPU的结构主要包括运算器（ALU,ArithmeticandLogicUnit）、控制单元（CU,ControlUnit）、寄存器（Register）、高速缓存器（Cache）和它们之间通讯的数据、控制及状态的总线。

2、GPUGPU是图形处理器，全称为GraphicsProcessingUnit。GPU最初是用在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上运行绘图运算工作的微处理器。

专门用于图形计算渲染，也就是一般用于游戏。也可以跑AI部分算法。3、NPUNPU是神经网络处理器，是基于神经网络算法与加速的新型处理器总称。NPU专用AI加速计算。

如中国科学院计算所出品的diannao系列，为深度学习而生的专业芯片。扩展资料：手机上的CPUGPUNPU单元的作用：1、CPU作为手机的核心部件，可以做常用指令计算和各种算法。

2、GPUGPU中有很多的运算器ALU和很少的缓存cache，缓存的目的不是保存后面需要访问的数据的，这点和CPU不同，而是为线程thread提高服务的。

如果有很多线程需要访问同一个相同的数据，缓存会合并这些访问，然后再去访问dram。3、NPU它模仿生物神经网络而构建，由若干人工神经元结点互联而成。

神经元之间通过突触两两连接，突触记录了神经元间联系的权值强弱。每个神经元可抽象为一个激励函数，该函数的输入由与其相连的神经元的输出以及连接神经元的突触共同决定。

为了表达特定的知识，使用者通常需要（通过某些特定的算法）调整人工神经网络中突触的取值、网络的拓扑结构等。该过程称为“学习”。在学习之后，人工神经网络可通过习得的知识来解决特定的问题。