国产技术解决AI算力问题
当前AI运算需要系统能够高效处理大量非结构化数据（文本、视频、图像、语音等），因此需要硬件具有高效的线性代数运算能力，计算任务具有单位计算任务简单，逻辑控制难度要求低，但并行运算量大、参数多的特点，并对芯片的多核并行运算、片上存储、带宽、低延时的访存等提出了较高要求。针对不同应用场景，AI芯片还应满足对主流AI算法框架兼容、可编程、可拓展、低功耗、体积及造价等需求。
针对这些需求，GPUFPGAASIC等异构计算芯片被投入应用到AI应用相关领域，解决了算力不足的问题。相关领域国产技术的重大突破也为行业应用带来更多可能。
例如，芯动科技2018年在全球和美国英伟达公司同步，率先攻克顶级难度的GDDR6高带宽显存技术瓶颈，全定制计算核，成功量产高性能计算GPU产品。2019年推出了4K／8K显示的HDMI2．1技术和高速Serdes memory 等先进产品；今年又率先推出国产自主标准的Innolink Chiplet和HBM2E等高性能计算平台技术，适用于高性能AI／云计算应用。
对产品落地遭遇瓶颈的国内AI企业和芯片设计商来说，芯动科技提供的包括IP、技术、量产、资源等芯片定制一站式服务，而全国产IP也可根据客户应用场景进行面积、功耗等PPA优化，一步到位交钥匙快速集成，提供从FPGA到ASIC、从概念的量产的前后端全过程解决方案，加快芯片开发周期。
