40張圖解析“中國(guó)芯”玩家陣營(yíng)

本文參考自“40張圖表解析中國(guó)“芯”勢(shì)力”。AI芯片是專門用于處理人工智能應(yīng)用中大量計(jì)算任務(wù)的模塊,是誕生于人工智能應(yīng)用快速發(fā)展時(shí)代的處理計(jì)算任務(wù)硬件,廣義來(lái)講,凡是面向人工?智能應(yīng)用的芯片均為被稱為AI芯片。
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半導(dǎo)體2022年策略:國(guó)產(chǎn)化4.0+電動(dòng)化 2.0

狹義的AI芯片指針對(duì)人工智能算法做了特殊加速設(shè)計(jì)的芯片,目前來(lái)講,由于深度學(xué)習(xí)算法在人工智能領(lǐng)域認(rèn)可度及應(yīng)用程度不斷上升,AI芯片?一般指針對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)訓(xùn)練(training) 與推斷(inference)設(shè)計(jì)的芯片口 GPU,F(xiàn)PGA及ASIC是目前最常用的三類AI片的技術(shù)架構(gòu)。
GPU?圖形處理器(Graphics processing unit),在計(jì)算方面具有高效的并行性。用于圖像處理的GPU芯片因海量數(shù)據(jù)并行運(yùn)算能力,被最先引入深度學(xué)習(xí)。功耗比較低。
FPGA現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列(Field programmable gate array),是一種集成大量基本門電路及存儲(chǔ)器的芯片,最大特點(diǎn)為可編程。具有能耗優(yōu)勢(shì)明顯、低延時(shí)和高吞吐的特性。

ASIC專用集成電路(Application specific integrated circuit,特定應(yīng)用集成電路),是專用定制芯片,為實(shí)現(xiàn)特定要求而定制的芯片。除不能擴(kuò)展應(yīng)用以外,在功耗、可靠性、體積方面都有優(yōu)勢(shì)。

AI芯片根據(jù)所在服務(wù)器在網(wǎng)絡(luò)中的位置可以分為云端AI芯片,邊緣及終端AI芯片。
AI芯片根據(jù)實(shí)踐中的目標(biāo)不同,可大致分為兩類∶ 1)訓(xùn)練AI芯片∶ 指用于構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等模型;2)推理AL芯片∶利用模型進(jìn)行推理預(yù)測(cè)。
邊緣層計(jì)算能力的提升推動(dòng)云-邊-端的協(xié)同,使得更多行業(yè)的人工智能應(yīng)用場(chǎng)景得以實(shí)現(xiàn),推動(dòng)A芯片行業(yè)的發(fā)展。
全球?qū)θ斯ぶ悄軕?yīng)用的需求逐步提升,根據(jù)Cisco的數(shù)據(jù),2017年超級(jí)數(shù)據(jù)中心不超過(guò)400座,僅占所有數(shù)據(jù)中心比例的31.5%。
同時(shí),邊緣計(jì)算被視為人工智能的下一個(gè)戰(zhàn)場(chǎng)。邊緣計(jì)算市場(chǎng)的快速增長(zhǎng)不僅拉動(dòng)了AI芯片在邊緣計(jì)算行業(yè)需求、并且推動(dòng)了AI芯片在各行業(yè)及場(chǎng)景的應(yīng)用。
總體來(lái)講,產(chǎn)業(yè)趨于冷靜,AI芯片從創(chuàng)新為王轉(zhuǎn)為落地為勝,PPT造芯再難說(shuō)服投資者,AI芯片產(chǎn)品的核心技術(shù)及商業(yè)化落地的能力已經(jīng)受到?投資人認(rèn)可。
AI芯片的開(kāi)發(fā)成本巨大,對(duì)于融資金額在幾千萬(wàn)美元的企業(yè)來(lái)講,需要合理規(guī)劃資金的使用,從落地及核心技術(shù)方向之一尋找突破。

云端訓(xùn)練A芯片,一般采用"CPU+加速芯片"的異構(gòu)模式,目前主要有三種模式∶
√ 英偉達(dá)的GPU+CUDA計(jì)算平臺(tái)是最成熟的AT訓(xùn)練方案
√第三方異構(gòu)計(jì)算平臺(tái)OpenCL+AMD GPU或OpenCL+Intel/Xilinx的FPGA?
√ 云計(jì)算服務(wù)商自研加速芯片(如Google的TPU)

云端芯片市場(chǎng)GPU仍占主導(dǎo),英偉達(dá)一家獨(dú)大、但是市場(chǎng)份額在逐年降低。
√ 英偉達(dá)GPU產(chǎn)品線豐富、編程環(huán)境成熟、產(chǎn)品支持市場(chǎng)上主要的開(kāi)發(fā)框架和語(yǔ)言。使得其在GPU市場(chǎng)占有絕對(duì)主導(dǎo)位置
√ GPU產(chǎn)品存在功耗大、價(jià)格昂貴、不善于推斷市場(chǎng)等問(wèn)題,各大廠商都在探索新的方案擺脫英偉達(dá)一家獨(dú)大的壟斷情況
√ 隨著摩爾定律的失效,市場(chǎng)期待性能更好的芯片可以替代GPU的功能,架構(gòu)創(chuàng)新和優(yōu)化是新的方向。
云端訓(xùn)練AI芯片主要應(yīng)用于數(shù)據(jù)中心(各類云廠商)
全球主流的硬件平臺(tái)都在使用英偉達(dá)的GPU進(jìn)行加速,AMD也在積極參與。亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù)AWS EC2、Google Cloud Engine(GCE)、IBM Softlaver、 阿里云、平安云等計(jì)算平臺(tái)都使用了英偉達(dá)的GPU產(chǎn)品提供深度學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練服務(wù)
預(yù)計(jì)未來(lái)2年中國(guó)的數(shù)據(jù)中心市場(chǎng)規(guī)模將會(huì)有較大的增長(zhǎng)

AI芯片作為人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的基石,將在諸多場(chǎng)景中廣泛展開(kāi)應(yīng)用

根據(jù)行業(yè)及應(yīng)用特點(diǎn)不同,以智能駕駛、智慧安防、消費(fèi)電子及智能家居為例,智能駕駛所需要的算力更高,而智能家居所需算力一般小于lTOPS。

作為邊緣智能的靈魂 邊緣 AI芯片有著重要地位,邊緣智能(EI)其實(shí)就是在業(yè)務(wù)層、終端側(cè)部署的人工智能,而AI芯片則是人工智能的核心,是人工智能的物理基礎(chǔ)、業(yè)內(nèi)素有"無(wú)芯片,不AI"的說(shuō)法。可見(jiàn)AI 芯片的重要性。根據(jù)IDC 的預(yù)測(cè).到2021年,將有43%的物聯(lián)網(wǎng)計(jì)算將發(fā)生在邊緣,而AI芯片是邊緣計(jì)算及學(xué)習(xí)能力的重要支撐。

L1-L4級(jí)智能駕駛對(duì)AI芯片的要求逐步提高,主要體現(xiàn)在對(duì)芯片算力要求的提升和傳感器接入能力上?;谧詣?dòng)駕駛場(chǎng)景,AI芯片在功耗和對(duì)極端工作環(huán)境下(頻繁震動(dòng)、供電不穩(wěn))的穩(wěn)定工作能力要求較高,傳統(tǒng)車廠對(duì)AI芯片的功耗要求為1520W。

在國(guó)內(nèi),智慧安防市場(chǎng)是目前很大的AI應(yīng)用場(chǎng)景,智能攝像頭的應(yīng)用可以有效解決基層數(shù)據(jù)傳輸帶寬壓力以及基層警力人員缺失等問(wèn)題。

AI芯片在物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品上的應(yīng)用分成兩個(gè)用途,一個(gè)是視覺(jué)AI芯片,另一個(gè)是語(yǔ)音AI芯片,由于自然語(yǔ)言處理的AI產(chǎn)品開(kāi)發(fā)難度高,目前新創(chuàng)AI芯片企業(yè)主要切入的市場(chǎng)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)設(shè)備的落地場(chǎng)景,現(xiàn)在已經(jīng)在消費(fèi)電子、智能家居、工業(yè)機(jī)器人等領(lǐng)域開(kāi)始應(yīng)用。
以下內(nèi)容來(lái)自“40張圖表解析中國(guó)“芯”勢(shì)力”。

















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半導(dǎo)體2022年策略:國(guó)產(chǎn)化4.0+電動(dòng)化 2.0
來(lái)源:智能計(jì)算芯世界

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