从功能来看，AI芯片可以分为Training(训练)和Inference(推理)两个环节。Inference环节指利用训练好的模型，使用新的数据去"推理"出各种结论，如视频监控设备通过后台的深度神经网络模型，判断一张抓拍到的人脸是否属于黑名单。虽然Inference的计算量相比Training少很多，但仍然涉及大量的矩阵运算。在推理环节，GPU、FPGA和ASIC都有很多应用价值。
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我国的产业体系品类齐全、体量庞大，深度学习驱动的人工智能创新应用，有助于形成产业良性循环，促进底层技术突破，加快现代化产业体系升级。
2016北京安博会近日落幕，连着四天白天晚上的加班已经让安防圈的各位媒体精疲力尽，虽然很累，但也收获巨大。要说什么技术在安博会上火了一把，我以为是深度学习。深度学习为什么再一次的火遍安防圈?
由百度打造的飞桨是国内首个自主研发、开源开放、功能丰富的产业级深度学习平台，经多轮升级和打磨之后，在深度学习框架的开发、训练、预测及部署等核心能力上均有着比肩甚至超越国外主流框架的表现。IDC报告显示，2021年飞桨位居中国深度学习平台市场综合份额第一。
AI技术一直处于计算机技术的前沿，其研究的理论和发展在很大程度上将决定计算机技术的发展方向。目前很多AI的研究成果深刻地改变着人们的生活，将来，AI的发展将会更加快速，会给人们的生活工作和教育带来更大的影响。
无监督学习则通过训练程序，使机器能直接从已有数据中提取特征，对信息进行压缩，用于完成其他任务。如传统的主成分分析，可以将高维特征使用低维度向量近似。例如，我们可以使用主成分分析技术压缩图片，以达到节省储存空间的作用。因此，这类机器学习算法并不需要以往经验，也被称之为无监督学习。
当前，我国正在建设科技强国的道路上大步迈进。习近平总书记在中共中央政治局第二次集体学习时强调，“要加快科技自立自强步伐，解决外国‘卡脖子’问题”。党的二十大报告明确指出，必须坚持科技是第一生产力、人才是第一资源、创新是第一动力，深入实施科教兴国、人才强国、创新驱动发展战略。
