40張圖解析“中國芯”玩家陣營
本文參考自“40張圖表解析中國“芯”勢力”。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)展時代的處理計(jì)算任務(wù)硬件，廣義來講，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：國產(chǎn)化4.0+電動化 2.0
狹義的AI芯片指針對人工智能算法做了特殊加速設(shè)計(jì)的芯片，目前來講，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器的芯片，最大特點(diǎn)為可編程。具有能耗優(yōu)勢明顯、低延時和高吞吐的特性。
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。
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。
邊緣層計(jì)算能力的提升推動云-邊-端的協(xié)同，使得更多行業(yè)的人工智能應(yīng)用場景得以實(shí)現(xiàn)，推動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年超級數(shù)據(jù)中心不超過400座，僅占所有數(shù)據(jù)中心比例的31.5%。
同時，邊緣計(jì)算被視為人工智能的下一個戰(zhàn)場。邊緣計(jì)算市場的快速增長不僅拉動了AI芯片在邊緣計(jì)算行業(yè)需求、并且推動了AI芯片在各行業(yè)及場景的應(yīng)用。
總體來講，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芯片的開發(fā)成本巨大，對于融資金額在幾千萬美元的企業(yè)來講，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)算平臺是最成熟的AT訓(xùn)練方案
√第三方異構(gòu)計(jì)算平臺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GPU仍占主導(dǎo)，英偉達(dá)一家獨(dú)大、但是市場份額在逐年降低。
√ 英偉達(dá)GPU產(chǎn)品線豐富、編程環(huán)境成熟、產(chǎn)品支持市場上主要的開發(fā)框架和語言。使得其在GPU市場占有絕對主導(dǎo)位置
√ GPU產(chǎn)品存在功耗大、價格昂貴、不善于推斷市場等問題，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2年中國的數(shù)據(jù)中心市場規(guī)模將會有較大的增長
AI芯片作為人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的基石，將在諸多場景中廣泛展開應(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"無芯片，不AI"的說法?？梢夾I 芯片的重要性。根據(jù)IDC 的預(yù)測.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級智能駕駛對AI芯片的要求逐步提高，主要體現(xiàn)在對芯片算力要求的提升和傳感器接入能力上?；谧詣玉{駛場景，AI芯片在功耗和對極端工作環(huán)境下（頻繁震動、供電不穩(wěn)）的穩(wěn)定工作能力要求較高，傳統(tǒng)車廠對AI芯片的功耗要求為1520W。
在國內(nèi)，智慧安防市場是目前很大的AI應(yīng)用場景，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題。
AI芯片在物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品上的應(yīng)用分成兩個用途，一個是視覺AI芯片，另一個是語音AI芯片，由于自然語言處理的AI產(chǎn)品開發(fā)難度高，目前新創(chuàng)AI芯片企業(yè)主要切入的市場是計(jì)算機(jī)視覺設(shè)備的落地場景，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)域開始應(yīng)用。
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半導(dǎo)體2022年策略：國產(chǎn)化4.0+電動化 2.0
來源：智能計(jì)算芯世界
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