人工智能芯片及解决方案可以通过两种方法来解决并行计算问题：一是在已有的计算结构上增加专用加速器，二是对模拟人脑神经网络进行全面改造，创建一个全新的体系结构。这种方法仍然处于早期开发阶段，不适合商业应用。所以，目前主要采用的是加入人工智能加速器。人工智能芯片及解决方案的多种人工智能芯片都可以实现加速，主流加速器包括图形处理器、现场可编程门阵列、以及专用集成电路，包括张量处理器、神经网络处理器、神经网络处理器、矢量处理器和脑处理器等各种变种。每一款人工智能芯片都有自己的优缺点。

人工智能芯片及解决方案用于处理图形密集型任务(如游戏)的图形处理器，其设计思想是并行计算，具有卓越的性能，适合于需要大量并行计算的深度学习人工智能算法。这一新功能使得图形处理器成为人工智能硬件的绝佳选择。当前，云和数据中心在人工智能培训方面得到了广泛的应用，在汽车、安全等方面也得到了广泛的应用。图像处理器是目前应用最为广泛和灵活的人工智能芯片。

人工智能芯片及解决方案的本地可编程门阵列是一种可编程阵列，适合希望根据自身需要对其进行重新编程。本地可编程门阵列的特点是开发周期短(相对于专用集成电路而言)、低功耗(相对于图形处理器)。但是，高度灵活的特点导致了它的成本比较高。本地可编程门阵列可以兼顾效率和灵活性，特别是在不确定哪种人工智能算法时。通过这种方式，供应商可以根据不同的应用对芯片进行定制，同时避免了由于使用专用集成电路而导致的成本和技术过时等问题。