人工智能技术已成为当前国际科技竞争的核心技术之一，AI芯片是占据人工智能市场的法宝。AI芯片有别于通常处理器芯片，它应具备四种关键特征。（）是AI芯片的关键特点。

A. 新型的计算范式、信号处理能力、低精度设计、专用开发工具

B. 新型的计算范式、训练和推断、大数据处理能力、可重构的能力

C. 训练和推断、大数据处理能力、可定制性，专用开发工具

D. 训练和推断、低精度设计、新型的计算范式、图像处理能力

解析：

AI芯片的关键特征：

1.新型的计算范式

AI 计算既不脱离传统计算，也具有新的计算特质，如处理的内容往往是非结构化数据（视频、图片等）。处理的过程通常需要很大的计算量，基本的计算主要是线性代数运算（如张量处理），而控制流程则相对简单。处理的过程参数量大。

2. 训练和推断

AI 系统通常涉及训练（Training）和推断（Inference）过程。简单来说，训练过程是指在已有数据中学习，获得某些能力的过程；而推断过程则是指对新的数据，使用这些能力完成特定任务（比如分类、识别等）。

3. 大数据处理能力

人工智能的发展高度依赖海量的数据。满足高效能机器学习的数据处理要求是AI 芯片需要考虑的最重要因素。

4. 数据精度

低精度设计是AI 芯片的一个趋势，在针对推断的芯片中更加明显。对一些应用来说，降低精度的设计不仅加速了机器学习算法的推断（也可能是训练），甚至可能更符合神经形态计算的特征。

5. 可重构的能力

针对特定领域（包括具有类似需求的多种应用）而不针对特定应用的设计，将是AI 芯片设计的一个指导原则，具有可重构能力的AI 芯片可以在更多应用中大显身手，并且可以通过重新配置，适应新的AI 算法、架构和任务。

6. 开发工具

就像传统的CPU 需要编译工具的支持， AI 芯片也需要软件工具链的支持，才能将不同的机器学习任务和神经网络转换为可以在AI 芯片上高效执行的指令代码，如NVIDIA GPU 通过CUDA 工具获得成功。