高性能计算是指能够进行大规模、高速度、高精度的计算，是人工智能发展的重要方向。随着深度学习、机器学习等技术的不断发展，对计算能力的需求也在不断增加。人工智能芯片的高性能计算方向主要集中在以下几个方面：
1. 芯片架构优化：通过优化芯片架构，提高计算效率和速度。例如，采用并行计算、分布式计算等算法优化芯片架构，提高计算性能。
2. 内存优化：通过采用新型内存技术，提高内存读写速度和容量，从而提高整体计算性能。
3. 算法优化：针对深度学习、机器学习等算法进行优化，提高计算精度和效率。例如，采用新型优化算法，减少计算量，提高计算速度。
4. 软件优化：通过采用高效的软件框架和编程语言，提高计算效率。例如，采用开源的人工智能框架，如TesorFlow、PyTorch等，进行软件优化。
低功耗计算是指能够在保证性能的前提下，尽可能降低芯片的功耗。随着智能设备的普及，对低功耗芯片的需求也在不断增加。人工智能芯片的低功耗计算方向主要集中在以下几个方面：
1. 芯片架构优化：通过优化芯片架构，降低芯片功耗。例如，采用低功耗的芯片架构，如神经网络处理器（PU）、数字信号处理器（DSP）等，降低功耗。
2. 电路级优化：通过对电路进行优化设计，降低芯片功耗。例如，采用低功耗的电路元件和电路拓扑结构，降低功耗。
3. 能耗管理优化：通过对芯片的能耗进行管理，实现动态功耗控制。例如，采用动态电压调整（DVS）、动态频率调整（DFS）等技术，降低功耗。
4. 系统级优化：通过对系统进行优化设计，降低芯片功耗。例如，采用系统级封装（SIP）、多芯片封装（MCP）等技术，降低功耗。
未来人工智能芯片的应用大体有两个方向：高性能计算和低功耗计算。这两个方向的发展将促进人工智能技术的广泛应用和普及，为人们的生活和工作带来更多的便利和创新。
