即专门用于处理人工智能应用中的大量计算任务的模块，其他非计算任务仍由CPU负责。人工智能将推动新一轮计算，深度学习需要海量数据并行运算，传统计算架构无法支撑深度学习的大规模并行计算需求。
因此，深度学习需要更适应此类算法的新的底层硬件来加速计算过程。
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因此，深度学习需要更适应此类算法的新的底层硬件来加速计算过程。
芯片也为响应人工智能和深度学习的需要，在速度和低能耗方面被提出了更高的要求，目前使用的gpu、fpga均非人工智能定制芯片，天然存在局限性，除具有最明显的优势gpu外，也有不少典型人工智能专用芯片出现。
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