在市场上有很多人工智能芯片及解决方案，具体的命名取决于设计公司。在所使用的模型和实际应用程序中，这些芯片有着不同的用例。

人工智能芯片及解决方案的训练和推理。

人工智能芯片及解决方案实质上是利用人工神经网络来模拟人脑，人工神经网络是用来代替人类大脑中的生物神经网络。神经网络是由大量节点组成的，可以被调用来执行模型。

在这里，人工智能芯片将发挥作用。人工智能芯片在处理这些人工神经网络方面特别出色，他们的设计主要有两种：训练和推理。

最初的神经网络是通过输入大量数据而发展和训练的。培训消耗大量计算资源，所以需要集中精力训练的人工智能芯片，这些芯片被设计成能快速有效地处理数据。晶片功能越强大，网络学习就越快。

当网络训练好之后，就需要芯片进行推理，以便将数据用于真实世界，如面部识别、手势识别、自然语言处理、图像搜索、垃圾邮件过滤等等。

把训练看作是建立词典，推理就像是找到单词，了解如何使用它们。二者都是必要的，并且是共生的。

值得一提的是，设计用于训练的芯片也能推理，但不能训练推理芯片。

人工智能芯片及解决方案的云计算+培训。

这个配对的目标是为推理开发一个人工智能模型。最后，这些模型被细化成特定于用例的人工智能应用。该芯片功能强大，运行费用高，且设计目标是尽快完成训练。

人工智能芯片及解决方案的云计算+推理。

这一配对的目标是，推理需要大量的处理能力，这样就不能在设备上进行推理。那是因为应用程序使用更大的模型和处理大量数据。云计算推理芯片用于处理输入的数据。