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2017年，人工智能最火的风口一定是AI芯片。

AI芯片的出现，与深度学习技术的成熟及应用密不可分。深度学习的过程可以简化理解为利用大量标注的数据进行训练，训练出一个行之有效的模型，再将这一模型运用于新数据的推断。

这个耳熟能详的爆款算法是建立在多层大规模神经网络之上的，后者本质上是包含了矩阵乘积和卷积操作的大运算量函数。往往需要先定义一个包含回归问题的方差、分类时的交叉熵的代价函数，再数据分批传递进网络，根据参数求导出代价函数值，从而更新整个网络模型。这通常意味着至少几百万次的相乘处理，计算量巨大。通俗来说，包含了数百万次A*B+C的计算，算力消耗巨大。

为解决这一问题，AI芯片应运而生。2017年开始，围绕AI芯片，半导体行业，战事升级，赛场上新老玩家暗潮涌动，连横合众，大有“AI芯片太多，设备都不够用了”之势。

时间进入2018年，备受关注的大小公司都将正式推出自研AI芯片。这些芯片也都被业界寄予厚望，是否能解决或者部分解决终端计算难题？什么样的芯片才能够真正适应终端智能的需求？

这些都是我们十分好奇且关注的问题。于是也与一些创业者进行了交流。本文即是其中的一篇，来自于与探境科技CEO鲁勇的访谈。目前探境科技正研发适用于终端的AI芯片，在创业前鲁勇曾在芯片厂商MARVELL任高管，从事过存储芯片的相关工作，而存储正是计算之外所有芯片另一核心。基于过往的经历、经验与观察，鲁勇认为，做适用于终端的AI芯片，除了要在计算方面提升，存储优化同样至关重要。