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人工智能芯片主要有以下几类：

GPU（图形处理器）

- 原本用于处理图形任务，因有强大的并行计算能力，适合处理深度学习中的大规模矩阵运算，像英伟达的GPU广泛用于训练神经网络模型，加速模型训练过程。

FPGA（现场可编程门阵列）

- 灵活性高，可以通过编程改变芯片内部的电路连接来适应不同的算法。比如在人工智能算法不断迭代的场景下，能重新配置硬件逻辑以匹配新算法，常用于对延迟要求高的应用场景。

ASIC（专用集成电路）

- 针对特定的人工智能任务专门设计，性能和效率很高。例如谷歌的TPU，专为谷歌的深度学习算法定制，在运行特定深度学习模型时，功耗和性能表现优秀。

人工智能芯片主要有以​下分类及相关上市公司：

GPU芯片

- 景嘉微：国产图形显控和GPU芯片龙头，成功推出面向AI训练、推理、科学计算等应用领域的景宏系列高性能智算模块及整机产品.

- 摩尔线程：以全功能GPU芯片设计为主，形成从芯片到显卡到集群的智算产品线，其多款产品在大模型、数字孪生等场景发挥算力基石作用，目前已启动A股IPO上市进程.

- 海光信息：国内x86服务器CPU与协处理器领先企业，其AI算力芯片采用先进架构和工艺，具备强大计算和加速能力，可应用于语音识别、图像处理等AI场景.

FPGA芯片

- 复旦微电：FPGA芯片龙头，推进28nm亿门FPGA产品，涉足计算机视觉、机器学习领域，为AI算法开发提供“芯片+工具链”平台.

- 安路科技：主营FPGA芯片和专用EDA软件，正加大研发投入.

- 紫光国微：国内最大芯片企业之一，其FPGA芯片在移动通信、金融支付等多个领域得到广泛应用.

ASIC芯片

- 寒武纪：全球AI芯片设计领域先行者，其AI算力芯片产品系列丰富，包括云端智能芯片、边缘智能芯片以及终端处理器IP等，NPU芯片是ASIC芯片的一种，产品应用广泛.

- 芯原股份：提供一站式芯片定制服务和半导体IP授权服务，其NPU IP被用于多款AI芯片.

- 瑞芯微：提供接口转换芯片、无线连接芯片、MCU芯片等ASIC芯片.