根据AI芯片的技术特点，以下哪种形态更接近真正意义上的AI芯片? CPU|GPU|FPGA|ASIC
ASIC
举一反三
- 根据AI芯片的技术特点，以下哪种形态更接近真正意义上的AI芯片
- 中国大学MOOC: 根据AI芯片的技术特点，以下哪种形态更接近真正意义上的AI芯片
- 专用神经网络处理器的芯片属于()类型的芯片 A: CPU B: FPGA C: GPU D: ASIC
- 当前人工智能芯片类型包括() A: CPU B: FPGA C: GPU D: ASIC
- 在许多应用场景，需要计算速度快和功耗低，例如：自动驾驶，因此需要专用的AI芯片，而不是CPU和GPU芯片，下列说法正确的是（ ）。 A: AI芯片是指针对AI算法的专用芯片（Application Specific Integrated Circuit，ASIC），针对AI算法，设计指令集，具有速度快，功耗低的特点。 B: AI芯片只能运行特定的AI算法，包括：图像识别等领域的CNN卷积网络，语音识别、自然语言处理领域的RNN算法。 C: CPU，GPU芯片都是通用型芯片，运行速度慢，功耗大，不适于AI应用。 D: 开发AI应用通常包括模型训练和推理两个部分，两者都需要极高的算力和低微的功耗。
内容
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现阶段人工智能芯片类型主要涵盖（）。 A: GPU B: FPGA C: ASIC D: 类脑芯片
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以下不用于人工智能芯片的是 A: CPU B: GPU C: USB D: ASIC
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当前人工智能芯片主要分为（） A: 年龄段 B: ASIC C: FPGA D: CPU
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编程信息下载到FPGA芯片上运行时相当于是ASIC。
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以下哪一种芯片，不属于FPGA的演进过程中的芯片类型（） A: CPLD B: PROM C: ASIC D: PAL