概念不同。AI芯片是指计算机内部负责主要运算工作的模块。它主要分为三类：GPU、FPGA、ASIC。也就是说，AI芯片是目前所有芯片架构的统称，FPGA架构是AI芯片的其中之一。GPU、FPGA均是前期较为成熟的芯片架构，属于通用型芯片。ASIC属于为AI特定场景定制的芯片。
成本在成本方面，AI芯片的价格相对较高，需要大量的研发投入和定制化设计，主要面向大规模的数据中心和云计算市场。FPGA的价格相对较低，但需要较高的研发成本和设计成本，对设计师的技能和经验要求较高，主要应用于嵌入式系统和低功耗应用领域。
FPGA的魅力在于高度定制的并行计算能力，如英特尔Arria 10，其低功耗特性使其在与Nvidia V100 GPU的比较中脱颖而出。例如，英特尔视觉加速器采用Arria 10 FPGA，能够支持超过20个视频通道，专为面部识别等AI应用设计，如人员检测和跟踪，显著提升了效率。
这种芯片中AI芯片解析AI模型最有效。AI芯片是专门针对AI算法做了特殊加速设计的芯片，主要用于语音识别、自然语言处理、图像处理等大量使用AI算法的领域，通过芯片加速提高算法效率。AI芯片具有强大的计算能力和优化算法，能够高效地处理AI模型中的大量数据和复杂计算，从而提高AI模型的性能和效率。
性能与传统芯片，比如CPU、GPU有很大的区别。在执行AI算法时，更快、更节能。（2）工艺没有区别，大家都一样。至少目前来看，都一样。所谓的AI芯片，一般是指针对AI算法的ASIC（专用芯片）。传统的CPU、GPU都可以拿来执行AI算法，但是速度慢，性能低，无法实际商用。
GPU（图形处理器）：GPU是一种高度并行化的处理器，可以同时执行多个任务，适合于AI训练和推理等计算密集型任务。 ASIC（专用集成电路）：ASIC是一种定制化的芯片，针对特定的应用场景进行设计和优化，可以提供更高的性能和效率。
技术层。技术层由基础框架、算法模型以及通用技术组成。
弱人工智能 AlphaGo运用深度学习和增强学习技术的人工智能依然只是属于“弱人工智能”。实际上，目前所有的人工智能领域取得进展的都是在弱人工智能领域上。从服务机器人、车载与电视助手、智能客服以及图像处理等应用，又或是iPhone的语音助理Siri、百度的度秘、科大讯飞的“灵犀”、微软的小冰等。
算法层面包括监督学习、非监督学习、强化学习、迁移学习、深度学习等内容；算力层面包括AI芯片和AI计算架构；数据层面包括数据处理、数据储存、数据挖掘等内容。技术层根据算法用途可划分为计算机视觉、语音交互、自然语言处理。
基础层。基础层一般由软硬件设施以及数据服务组成。
人工智能技术架构中的技术层位于基础层之上，提供了各种人工智能技术和算法，用于处理和分析数据，并提取有用的信息和知识。主要包括AI框架、AI算法和应用算法。
人工智能的基本架构包括了感知、理解、推理、学习、规划和决策等六个方面。下面将分别介绍这些方面的内容。感知 感知是指计算机系统通过各种传感器捕捉到的外界信息，例如图像、声音、触觉等。感知技术是人工智能的基础，只有通过感知，计算机系统才能获取到外界信息，才能进行下一步的处理。
AI底层架构是指人工智能系统的底层技术架构，包括数据层、算法层、模型层和应用层四个部分。数据层：数据是人工智能的基础，数据层涉及数据的收集、存储和处理。数据层的安全性和可靠性对于人工智能的性能和应用至关重要。
弱人工智能 AlphaGo运用深度学习和增强学习技术的人工智能依然只是属于“弱人工智能”。实际上，目前所有的人工智能领域取得进展的都是在弱人工智能领域上。从服务机器人、车载与电视助手、智能客服以及图像处理等应用，又或是iPhone的语音助理Siri、百度的度秘、科大讯飞的“灵犀”、微软的小冰等。
通常在我们的映像中，计算机处理运算的，都是cpu，但人工智能的运算使用的是gpu，图形处理器（英语：GraphicsProcessingUnit，缩写：GPU），又称显示核心、视觉处理器、显示芯片，是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上图像运算工作的微处理器。
由于信息很多很复杂，传统CPU只有几个核心根本处理不过来，而且都是一些很简单的浮点运算为主，传统CPU根本就是大材小用，所以用GPU会更合适。通过把信息拆分成N个片段送到GPU，通过多线程，这样会比较快的得出想要的结果，配合CPU，就能加速整个人工智能的过程。
为人工智能项目提供了强大的算力的是GPU（图形处理器）。GPU是一种专门用于处理图形和图像的处理器，它具有大量的并行计算单元，可以同时执行多个任务。这种并行计算能力使得GPU在处理大规模数据和复杂算法时具有很高的效率。与CPU相比，GPU在处理浮点运算、矩阵运算等数学密集型任务时具有更高的性能。
所以说，GPU在人工智能的计算能力中要比CPU更有优势。
GPU服务器在人工智能的应用 图像识别 GPU服务器在图像识别领域广泛应用，可以加速卷积神经网络等模型的训练和推理，用于图像分类、目标检测等任务。语音识别 对于语音识别任务，GPU可以加速循环神经网络等模型的训练和推理，提高语音识别的准确性和效率。
第一层，基础层。人工智能的关键技术从下到上可以分为基础设施层和算法层，在基础架构层中，有一些基本硬件，包括CPU，GPU，专用人工智能芯片和高速网络。
应用层。应用层主要包括应用平台和智能产品，应用平台主要是各种智能操作系统，如美国的IOS系统和安卓系统，以及国内的华为鸿蒙系统等；智能产品包括像人脸识别、智能客服、无人驾驶等运用了人工智能技术的设施设备。
基础设施层 基础设施层通常由软硬件设施和数据服务构成。软件部分主要包括智能云平台和大数据平台；硬件部分则涵盖CPU硬件及其芯片；数据服务则包括通用数据和行业数据。这些基础设施为人工智能的发展提供了必要的支撑。
应用层：应用层是人工智能系统最终的应用场景和目标。在硬件基础架构方面，人工智能系统通常需要使用高性能计算硬件来提供支持，如CPU、GPU和TPU等。CPU是通用计算硬件，可用于运行各种类型的软件，包括人工智能模型。GPU是图形处理器，通常用于处理图像和视频，适合用于训练人工智能模型。
AI中的ARM指的是Advanced RISC Machine（高级精简指令集机器）或全称ARM Holdings Plc。这是一家英国的半导体公司，以设计低功耗、高效能的处理器为专长，被广泛运用在各种电子设备上，如手机、平板电脑、智能手表等。
AIARM是自动化及智能化机械臂的缩写，其功能极为强大且灵活多样化。AIARM运用先进的控制算法和传感技术，坚实耐用的机械设计以及多种工具末端，为生产和制造过程带来了前所未有的便利。就像一名得力陪练，AIARM可以帮助工业企业或制造商提高生产效率，减少人力损耗和物料浪费的风险。
就是整套方案基于ARM架构，芯片国产化，产品100%自研自主可控，保障产品的连续性。同时一台服务器支持业务节点、AI节点和存储节点，算法可满足应急、安防、煤矿、生产、电力、园区、水利等使用场景。整套方案可利旧原有摄像头，节省成本，瑞驰信息AI算法支持多种标准协议对接，提供API接口和第三方平台对接。
ARM是Advanced RISC Machine的缩写，是英国ARM Holdings公司所开发的一种指令集架构。ARM架构在现代计算机嵌入式系统领域广泛应用，被称为“微控制器的王者”，具有低功耗、高性能、低成本、高可靠性等特点。ARM架构被广泛应用于移动智能终端、智能家居、工业控制、医疗设备、汽车电子等领域。
AIarm是一个英语单词，它的中文意思是智能报警。AIarm通常用于描述一种智能报警系统，它基于人工智能技术和传感器技术，能够自动检测和识别异常事件，并及时向用户发送警报信息，以便及时采取措施。
也一样是建立在ARM架构基础上的。如果没有ARM，也就没有高通骁龙，同样没有华为达芬奇。 第一步：在ARM v8架构基础上进行研发，对该架构独立完成升级工作。 ARM遍布手机、移动设备，很多AI芯片架构也是ARM结合的，在这种情况下，直接单独开发一个架构，即便性能不错，也不会有哪个大厂会使用的，因为生态问题。