人工智能如何重塑芯片行业？
工业4.0发展势头迅猛，在这场变革中，人工智能是各方摩拳擦掌的必争领域。
在芯片行业，架构师开始利用人工智能技术来提高芯片的性能、降低芯片功耗，为未来芯片的开发、制造和更新奠定了基础——人工智能已经开始影响半导体领域。
人工智能和机器学习以及深度学习可用于极大地改善芯片内特定功能的控制和性能，它们能够在现有设备之上分层，集成到新设计中，允许其应用于更大范围的功能中。
人工智能为芯片行业提供什么？
芯片中应运用人工智能，实际是关于数据的质量、数量和移动。这需要一种不同的方式来看待设计，包括团队之间的协作。数据计算非常简单，压缩/解压缩数据也简单，但在内存中存储和加载数据并不简单，构建这些系统需要机器学习专家和一些优化以及性能方面的专家。
人工智能最适用于神经形态方法和不同的记忆结构，其中，数据可以作为矩阵来处理。使工作最佳化需要远远超出处理器的架构。它需要在内存中来回传输大量数据，并且需要更改内存，以便可以从左到右和上下左右写入和读取数据。
实际上，这使得软件方面的设计具有更高的密度，并且加速了数据在内存中的移动。这只是触及正在发生变化的表面，而这些变化正在迅速发生。
人工智能风险和混乱
但是，人工智能也存在一定程度的风险，具体取决于应用和精确度。
过去电子系统的设计基于逻辑的完全可预测性，其中大部分都是硬连线的。人工智能将计算精度替换为可接受行为的分布。目前尚不清楚现有工具或方法是否会提供与设备在该分布范围内相同的置信度，特别是在系统出现损坏或退化的情况下，以及检测到任何异常行为的速度。
在如何应用人工智能这一方面，仍然存在一些困惑。目前，很多芯片并不是专门为人工智能开发的，它们都经过了修改和覆盖，以更有效地利用人工智能。
对于针对人工智能培训或推理的芯片，或者针对利用人工智能功能的芯片内的处理器和加速器的芯片，一般的共识是使用不同的芯片架构可以实现几个数量级。但它并不适用于所有情况，并且有许多变量，例如训练数据的大小和值，可以使人工智能对某些应用程序无用。在其他情况下，性能提升100倍被认为是保守的。
人工智能芯片的一个问题是它们往往非常大。这决定人工智能芯片需要同步通信，因为如果以异步方式处理通信，会占用很多区域。此外，在大芯片上，出现路由拥塞的可能性更高。解决这个问题的方法是创建虚拟通道链接，这样可以减少连线数量并通过一组线路共享通信。
与许多其他半导体增长市场不同，人工智能是一种横向技术。它可以应用于各种垂直市领域，并可用于为这些市场开发芯片。它还可用于使现有芯片更高效。
这仅仅是人工智能革命的开始，其影响已经非常显著。
随着设计团队越来越精通这项技术，将对他们如何设计芯片、这些芯片如何与其他芯片交互产生重大影响，并将为工具、硬件、软件的开发人员创造新的机会，甚至可能提供全新的市场。