AI晶片主要分為 GPU 、FPGA 、ASIC。中文名AI晶片又名AI加速器或計算卡原理AI的許多資料處理涉及矩陣乘法和加法。大量並行工作的GPU提供了一種廉價的方法，但缺點是更高的功率。AI晶片，它最大的優勢就在於人工智慧方面， 在引入人工智慧的深度學習能力後，可實現系統內部資源智慧分配以及使用者行為預測。進而實現從UI、應用啟動、系統響應、影象識別等方面，進行全面升級，帶來持久流暢的體驗。

2. CPU

CPU名為中央處理器是一塊超大規模的積體電路，是一臺計算機的運算核心和控制核心。主要包括運算器和控制器兩大部件。此外，還包括若干個暫存器和高速緩衝儲存器及實現它們之間聯絡的資料、控制及狀態的匯流排。它與內部儲存器和輸入/輸出裝置合稱為電子計算機三大核心部件。其功能主要是解釋計算機指令以及處理計算機軟體中的資料。計算機的效能在很大程度上由CPU的效能所決定，而CPU的效能主要體現在其執行程式的速度上。

仿生晶片其實就是指該晶片集成了幾十億個電晶體，形成仿生神經網路引擎。 GPU 專注於圖形顯示相關的資料處理，同理神經網路引擎專注於機器學習所需的高速運算。可以說神經網路引擎分擔了一部分 CPU 和 GPU 的任務。

簡單地說，這個神經網路引擎就是所謂的仿生了，就是進一步的智慧，號稱有自主學習的能力，其實現階段也沒有那麼神了，我更覺得是一種營銷多些。