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专利分析

AI芯片专利技术研发态势☆

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王燕鹏吕璐成张博赵亚娟钱力

中国科学院文献情报中心北京100190

*通信作者E-mail：zhaoyj@

[摘要]近年来，人工智能在基础研究、技术研发和产业应用方面均取得了快速发展，也对计算芯片提出

了新的需求和挑战。深度学习算法需对海量数据进行训练，对大规模并行计算能力有很高的要求，而传统计

算架构无法支撑大规模计算需求，因此新架构的AI芯片得以迅速发展。文章以专利文献为分析对象，从专利

态势、专利来源国/地区、专利申请人、高价值专利四个角度对AI芯片及GPU、FPGA、CPLD等分支领域专利

进行分析，揭示全球AI芯片专利技术布局态势和竞争格局，以期为我国人工智能及AI芯片技术研发布局提供

情报参考和支撑。

[关键词]AI芯片专利分析研发态势GPUFPGACPLD

DOI:10.15978/ki.1673-5668.202102004

1引言专用于机器学习尤其是深度神经网络算法的训练和推

理用加速芯片，如VPU、DPU、NPU、TPU等；受生物

随着深度学习领域带来的技术性突破，人工智能无脑启发设计的类脑仿生芯片，如类脑芯片等；可高效计

论在科研还是在产业应用方面都取得了快速的发展。深算各类人工智能算法的通用AI芯片，如GPU、FPGA、

度学习算法需要大量的矩阵乘加运算，对大规模并行计[2]

CPLD、ASIC、VLSI等。

算能力有很高的要求，CPU和传统计算架构无法满足对随着智能化逐渐渗透到能源、交通、农业、公共

于并行计算能力的需求，需要特殊定制的处理单元，因事业等更多行业的商业应用场景中，考虑到智能化任务

而AI芯片技术得以迅速发展。当前对AI芯片的定义并没运算力需求，以及传输带宽、数据安全、功耗、延时等

有一个公认的标准。比较通用的看法是面向AI应用的芯客观条件限制，AI芯片在越来越多的场景中表现出广

[1]

片都可以称为AI芯片。AI芯片主要有三种设计思路：阔的应用前景。根据全球市场洞察公司（GlobalMarket

☆本文系“2019年产业技术基础公共服务平台项目—面向人工智能基础技术及应用的检验检测基础服务平台建设”（项目编号：

2019-00893-1-1）项目研究成果之一。

科学观察年第卷第期

202116257

PATENTANALYSIS

表1AI芯片技术体系

领域分支领域相关术语

类脑芯片类脑芯片、大脑处理器

GPU图像处理器、图形处理器、显示核心、视觉处理器、显示芯片、图像处理单元、图形处理单元

VPU视觉处理器、视觉处理单元

DPU深度学习处理器、深度学习处理单元、深度学习芯片

NPU神经网络处理器、神经网络芯片

IPU智能处理单元

AI芯片

TPU张量处理器、张量处理单元

现场可编程逻辑门阵列、现场可程式逻辑门阵列、现场可编程门阵列、现场可编辑逻辑门阵

FPGA

列、现场可编辑门阵列

ASIC特殊应用集成电路、专用集