1 海思半导体 昇腾310（华为首款全栈全场景人工智能芯片）、昇腾910（算力最强AI处理器）
2 联发科 天玑9000SoC、天玑7000
3 寒武纪 第三代云端AI芯片思元370
4 地平线 全场景整车智能中央计算芯片征程5
5 中星微电子 新一代人工智能机器视觉芯片“星光摩尔一号”
6 平头哥 AI推理芯片“含光800”、自研云芯片倚天710
7 四维图新 新一代车规级高性能智能座舱芯片AC8015
8 昆仑芯 第二代昆仑芯片
9 北京君正 多核异构跨界处理器—X2000、2K HEVC视觉物联网MCU—C100
10 芯原微电子 Vivante®神经网络处理器IP
11 瑞芯微电子 CPU+GPU+NPU硬件结构设计的RK3399 Pro
12 依图科技 云端视觉AI芯片求索QuestCore™
13 思必驰 第二代人工智能SOC芯片TH2608
14 全志科技 针对VR一体机应用推出VR9专用芯片、XR系列MCU+WiFi产品
15 黑芝麻智能 第二颗车规级智能驾驶感知芯片华山二号A1000 pro
16 燧原科技 第二代人工智能训练产品“邃思2.0”芯片
17 天数智芯 云端7nmGPGPU产品卡“天垓100”
18 杭州国芯 GX8002 超低功耗AI语音芯片、GX8010 物联网人工智能芯片
19 西井科技 AI芯片DeepWell
20 国科微 DVB/IP融合4K超高清芯片GK6323V100B
21 嘉楠耘智 集成机器视觉与机器听觉能力的系统级芯片勘智K210、中高端边缘侧应用市场的推理芯片勘智K510
22 景嘉微 图形处理器芯片（GPU）-JM7201、JM9系列图形处理芯片（完成初步测试工作）
23 云天励飞 自主可控的神经网络处理器芯片云天初芯TMDeepEye1000
24 富瀚微电子 轻智能摄像机芯片FH8652/FH8656/FH8658系列产品
25 华夏芯 高性能SoC GP8300、低功耗异构多核SoC GP3600
26 兆易创新 GD32L233系列全新低功耗MCU
27 比亚迪半导体 90nm高端IGBT芯片
28 翱捷科技 移动智能终端芯片ASR8751C、多模数据通信芯片1802系列
29 爱芯元智 高算力，高画质，高能效比的SoC芯片AX630A
30 灵汐科技 类脑芯片KA200
31 启英泰伦 人工智能语音芯片CI100X系列
32 安路科技 28nm制程的PHOENIX1系列芯片
33 清微智能 多模态智能计算芯片TX510、集成独立NPU的蓝牙主控芯片TX231
34 熠知电子 微内核ManyCore架构芯片技术
35 鲲云科技 数据流AI芯片CAISA
36 比特大陆 算丰第三代人工智能芯片BM1684
37 大华股份 HDCVI6.0 4K实时AD芯片（2019）
38 零边界 工规级32位MCU
39 深思考人工智能 医疗影像专用AI芯片M-DPU
40 异构智能 专为卷积神经网络设计的AI推理芯片NovuTensor
41 深维科技 超高性能图像处理方案ThunderImage
42 欣博电子 超低功耗SVAC2.0智能芯片（2019）
43 人人智能 集成人工智能操作系统FaceOS的“智能芯”
44 出门问问 AI语音芯片模组“问芯”
45 芯驰科技 V9芯片-ADAS及自动驾驶
46 肇观电子 低功耗高性能SoC芯片NE-D163A
47 知存科技 存算一体SoC芯片WTM2101
48 探境科技 音旋风系列的第二代产品，共包括VOI311(轻量版)、VOI621(升级版)和VOI721(增强版)三款芯片
49 安霸半导体 人工智能视觉处理器CVflow®系列最新芯片CV5
50 深思创芯 芯片Abucus Vi-SS6500F、第二代Abucus Vi-SS6800S
还行
作为一款中端芯片，骁龙778G+的最大亮点在于影像部分，其内置高通第6代AI引擎，结合Hexagon770 AI加速器，AI算力达到12TOPS，集成骁龙X53基带芯片。
从实际的跑分来看，这款处理器还是一款较为合格的中端处理器，应对我们的日常还是没有什么问题的哦!
i5-1135G7使用的是Tiger Lake核心，不是IceLake，IceLake是部分10代处理器使用的核心。 i5 1135G7的主要参数为11代Tiger Lake核心，4核心8线程，最高频率4.20 GHz，28W TDP下频率为2.40 GHz，12W TDP下频率为900 MHz，支持DDR4-3200, LPDDR4x-4267内存，集成Intel Iris Xe Graphics核显，属于Intel目前最新架构的中端处理器。
修手机很赚钱，修手机CPU挣不挣钱就不知道了，手机CPU可以修的吗?
手机CPU应该是不能修的吧，正常来说CPU精密度那么高，拆封CPU密封也是个问题，这是修理的一个问题。
再说了CPU升级更新换代的速度，维修已经是没有什么意义了，维修换手机屏幕还是挺挣钱的，每个人用的手机在换代这前爆屏的的几率三到五次，你说有多好赚啊。
最简单，右键我的电脑——属性，就有，现在最好的CPU是英特尔酷睿i7处理器
CPU和GPU主要由以下5个方面的区别：
1、CPU(Central Processing Unit-中央处理器),是一块超大规模的集成电路，是一台计算机的运算核心（Core）和控制核心（ Control Unit）。它的功能主要是解释计算机指令以及处理计算机软件中的数据。
2、GPU（Graphics Processing Unit-图形处理器），是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上图像运算工作的微处理器。
二、缓存
1、CPU有大量的缓存结构，目前主流的CPU芯片上都有四级缓存，这些缓存结构消耗了大量的晶体管，在运行的时候需要大量的电力。
2、GPU的缓存就很简单，目前主流的GPU芯片最多有两层缓存，而且GPU可以利用晶体管上的空间和能耗做成ALU单元，因此GPU比CPU的效率要高一些。
三、响应方式
1、CPU要求的是实时响应，对单任务的速度要求很高，所以就要用很多层缓存的办法来保证单任务的速度。
2、GPU是把所有的任务都排好，然后再批处理，对缓存的要求相对很低。
四、浮点运算方式
1、CPU除了负责浮点整形运算外，还有很多其他的指令集的负载，比如像多媒体解码，硬件解码等，因此CPU是多才多艺的。CPU注重的是单线程的性能，要保证指令流不中断，需要消耗更多的晶体管和能耗用在控制部分，于是CPU分配在浮点计算的功耗就会变少。
2、GPU基本上只做浮点运算的，设计结构简单，也就可以做的更快。GPU注重的是吞吐量，单指令能驱动更多的计算，相比较GPU消耗在控制部分的能耗就比较少，因此可以把电省下来的资源给浮点计算使用。
五、应用方向
1、CPU所擅长的像操作系统这一类应用，需要快速响应实时信息，需要针对延迟优化，所以晶体管数量和能耗都需要用在分支预测、乱序执行、低延迟缓存等控制部分。
2、GPU适合对于具有极高的可预测性和大量相似的运算以及高延迟、高吞吐的架构运算。
AI算力指的是计算机系统针对人工智能任务处理和计算的能力和效率。在进行人工智能方面的任务时，需要大量的计算资源和高效的计算能力来处理大量的数据和繁重的计算负荷。
AI算力依赖于计算机硬件，包括处理器（CPU或GPU）、存储器（RAM或硬盘）和网络等。这些硬件将会根据不同的AI任务而有所不同，例如处理自然语言处理(NLP)任务的算法需要更多的内存，处理图像识别任务时则更需要高效的图形处理器（GPU）。
现代计算机系统通常配备了多个处理器，如多核心CPU或多个GPU。同时，云计算提供商也提供各种规模和定价的AI算力资源，帮助用户满足不同规模和复杂度的AI项目的需求。
AI算力的提升可以改善人工智能技术的性能和应用，例如在自然语言处理、图像和声音识别等领域。同时，AI算力的成本和能源消耗也是值得考虑的问题。
区别在于指向不同，意思不同等，算力是指计算，算数的能力，是形容计算能力大小的意思，而云计算是指一种大数据计算设备
算力来自计算机硬件的处理能力。计算机硬件（如CPU、GPU、ASIC等）的性能决定了它能够执行的指令数量和速度，而这些指令是用于完成各种计算任务，如进行数学计算、图像处理、数据分析等。这些任务需要大量的计算能力，而算力就是计算机硬件完成这些任务的效率和速度指标。除了硬件因素，软件因素也会影响算力。针对不同的计算任务，编写的软件代码不同，优化程度也不同，这也会影响计算任务的效率和速度，最终影响算力的大小。总之，算力主要由计算机硬件的性能和软件代码的优化程度决定。随着技术的不断进步和发展，计算机硬件的性能也在不断提高，因此算力也会不断增强。
谢邀。
对于问题中的部分名词表述已进行修改。
计算器或者计算机要进行复杂的运算，主要是利用
数值计算方法
的原理，或是将各种数学函数变换变为只有加减乘除的多项式，或是使用迭代的方式计算，或是近似计算等等。以下以多项式和迭代的两种方法进行举例说明：（1）多项式法——幂级数的部分和
以 为例，利用幂级数展开式，有 （其中 ），使用fx-991CN X计算器尝试用这个式子的部分和数列来计算 。在表格模式里面，输入上面的和式，令 ，将 用计算器上的变量 代替，范围指定从1到10，步长为1：（角度单位为
弧度
）可以看到，对于一台函数计算器来说，使用幂级数展开的部分和计算正弦函数（ 从 到 ）的时候，仅仅需要前面的几项之和便可以得到较精确的结果，这样的单个函数的计算量对于计算器里面的处理器来说是非常少而且轻松的，因此眨眼就能给出结果。能够计算 了， 和 就不用多说了。
对数函数：
指数函数：
反三角函数：由 ，将 替换为 ，又 ，对级数逐项积分即可。
（2）迭代法
以开平方为例。例如计算 （即 ），利用上面的多项式法计算 虽然可行，但计算器里面的算法要越快越好。如果某种迭代法可以使得迭代迅速收敛，那么就可以提高计算速度。
求一个数 的平方根，即解方程 ，令 ，使用牛顿迭代法有 ，因此有 。首先可以简单估计迭代的初始值为 （ ），然后作迭代：
可以看到，仅仅迭代了三次，结果的准确程度就已经至少到第10位了。
——————————分割线——————————
除此之外，还有许多其他的算法，例如阶乘计算就有近似计算的公式： 。
经过以上的处理得到的结果，再进行精度判断，确认小于某个值之后计算器就可以将结果给出来了。当然了，以上只是单个函数
可能的
计算原理，实际的计算器内部算法不一定与如上所述的算法相同。对于复杂的式子，还需要先进行算式的优先级判断，然后再按顺序去处理每一步的计算结果等等后续的处理过程。天梯图是把性能从高到底排列出来绘制的图，用来参考各个型号硬件的性能排名
下一篇：代购打印机(代购打印机省钱吗)
