Google、英特尔(Intel)、NVIDIA针对人工智能应用推出的最新芯片，都号称能提供极高的运算速度及准确度。除此之外，有鉴于一般客户很难快速掌握市面上各种不同的软硬件选项，ARM、超微(AMD)、亚马逊(Amazon)、Facebook的新产品于是以此为诉求，希望能使模组与各个芯片的结合达到最佳化。

　　根据TheRegister报导，GooglePixel2搭载的协同处理器PixelVisualCore，是Google第一款智能手机芯片，并且是专为执行Pixel2的影像处理机器学习软件所设计。PixelVisualCore拥有8个影像处理撷取引擎(IPU)，每个IPU核心都有512个简单算术逻辑运算单元(ALU)，每秒钟能处理3兆个作业。Google表示，要发挥IPU效率需有软硬件密切配合。虽然将大部分细节交由软件处理能提升硬件效率，但要用传统程式语言编写IPU也因此变得更加困难。

　　除了Halide、TensorFlow外，Google还打造了客制化的编译器进行软件优化。PixelVisualCore是由英特尔负责代工，并会在未来透过Pixel2软件更新正式启动。英特尔专为深度学习模组的训练与部署推出了Nervana神经处理器。这款ASIC芯片在过去被称为“LakeCrest”，据说能应付神经网络中大量的阵列相乘(matrixmultiplication)、折积(convolution)运算作业。Nervana芯片使用了精准度较低的Flexpoint格式，因此运算密度较低，但存储器频宽也相对较高。Nervana芯片将于2017年底前出货，而Facebook将是第一个采用的厂商。曾任欧巴马政府技术政策顾问的TerahLyons率领亚马逊、Google、Facebook、微软(Microsoft)、DeepMind、苹果(Apple)等重要机器学习业者，组成了PartnershipofAI。该组织的目的在透过人工智能发展提升社会大众福祉。

　　新创公司CommaAI为改车爱好者推出的EON，结合了行车记录器与即时显示装置，能够将行车影像上传至云端，再透过chffr这款深度学习App进行分析。经过分析的影像可即时回传到驾驶的智能手机，并借由图示标记提供类似车用抬头显示器(HUD)的功能。NVIDIA的Pegasus芯片每秒可执行320兆次运算，号称是全球第一个能推动5级自驾车技术的运算平台。较早推出的DrivePX系列平台采用的是SoC，已能达到1至3级的自驾车标准。每个开发团队都有偏好的软件，为使不同人工智能架构写成的模型能够顺利转移，ARM、超微、华为、IBM、高通(Qualcomm)、英特尔都已宣布支援由Facebook、微软所主导的开放神经网络交换格式(ONXX)。如此一来，神经网络在完成训练后，也能转移到别的框架执行推论工作。ONXX对于没有客制化芯片和缺乏软件能力的厂商而言无疑是一大福音。亚马逊利用ApacheMXNet框架开发的Gluon介面，同样也能透过预定义层、优化器、初始设定软件让深度学习模型的原型设计、建立、训练变得更加容易。

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