人工智能芯片会取代普通芯片吗?
▍人工智能芯片会取代普通芯片吗?
据MRFR数据,2019年全球FPGA市场规模为69.06亿美元,在5G和AI的推动下,2025年全球FPGA的市场规模有望达到125亿美元,年复合增长率达10.42%。
人工智能芯片的发展路径:芯片种类不断丰富,逐渐从通用向专用过渡
从广义上讲,面向人工智能计算的芯片都可以称为人工智能芯片,目前主要包括基于传统架构的GPU、FPGA以及ASIC(专用芯片)。随着人工智能在生活各领域的渗透,人工智能应用落地和大规模商业化的需求,催生了对芯片研发的更高要求。人工智能芯片种类日趋多元,目前已正在研究的有类脑芯片、可重构AI芯片等,但其离商用还有较大差距。
作为一项计算密集型的新技术,人工智能早期可以依靠通用芯片的性能来迅速发展,而后期将依靠专用芯片来统治市场。定制的硬件才能实现更优的功耗效率,满足不同算法、结构、终端和消费者的需求,实现规模化的收益。当然,通用芯片与专用芯片永远都不是互相替代的关系,二者必须协同工作才能发挥出最大的价值。
短期GPU仍是主导, FPGA将成为市场增长点
GPU是目前市场上AI计算最成熟,、应用最广泛的通用芯片,按照弗若斯特沙利文的推算,2020年GPU芯片在AI芯片中的占达35.95%,占领最主要的市场份额。作为数据中心和算力的主力军,前瞻认为,GPU市场仍将以提升效率和扩大应用场景为发展目标,继续主导芯片市场。
在当前技术与运用都在快速更迭的时期,FPGA可编程带来的配置灵活性使其能更快地适应市场,具有明显的实用性。随着开发者生态的逐渐丰富,适用的编程语言增加,FPGA运用将会更加广泛。在专业芯片发展得足够完善之前,FPGA作为最好的过渡产品,在短期内将成为各大厂商的选择热点。
FPGA算力强、灵活度高,但技术难度大,与国外差距较为明显
FPGA 在出厂时是“万能芯片”,用户可根据自身需求,用硬件描述语言对 FPGA 的硬件电路进行设计,其灵活性介于CPU、GPU、等通用处理器和专用集成电路ASIC之间。由于FPGA的灵活性,很多使用通用处理器或ASIC难以实现的下层硬件控制操作技术利用FPGA可以很方便的实现,从而为算法的功能实现和优化留出了更大空间。
同时FPGA一次性成本(光刻掩模制作成本)远低于ASIC,在芯片需求还未成规模、深度学习算法暂未稳定需要不断迭代改进的情况下,利用具备可重构特性的FPGA芯片来实现半定制的人工智能芯片是最佳选择。
目前,FPGA市场基本上全部被国外Xilinx、Altera(现并入Intel)、Lattice、Microchip四家占据,2018年其占比分别为56%、31%、3%、2.6%。其中,Xilinx和Altera两大公司对FPGA的技术与市场占据绝对垄断地位,占据了近90%的市场份额。
2023年全球FPGA市场规模有望破百亿美元
据MRFR数据,2019年全球FPGA市场规模为69.06亿美元,在5G和AI的推动下,2025年全球FPGA的市场规模有望达到125亿美元,年复合增长率达10.42%。
—— 更多数据来请参考前瞻产业研究院《中国人工智能芯片行业市场需求分析与投资前景预测》
▍人工智能芯片会取代普通芯片吗?
人工智能
随着人工智能芯片的飞速发展,2019年必将是人工智能芯片崛起的一年。5G的即将商用必将会带来大量的信息需要处理,例如:语音的交互、视频的传输等。人工智能芯片必将会飞速发展,BAT、科大讯飞、小蚁科技、英特尔以及华为等科技企业也必将随之而动。
随着人工智能芯片的飞速发展 2019年必将是人工智能芯片崛起的一年
去年的布局
2018年是人工智能芯片爆发的一年,先是阿里巴巴全资收购了中天微;寒武纪发布了ambricon MLU100云端智能芯片;Rokid发布AI语音专用SoC芯片KAMINO18;百度发布自主研发的中国首款云端全功能AI芯片“昆仑”;华为发布两款AI芯片——华为昇腾910(Ascend 910),系目前全球已发布单芯片中计算密度最大的AI芯片,以及Ascend 310。小蚁科技是边缘智能的赋能者,在人工智能芯片领域也早有规划,并取得了一定成绩,其QG8241 AI VPU芯片、QG2101A AI IoT芯片和QG2121A Analog NNU 芯片,分别针对不同的应用场景。其AI特性包括基于神经网络的图像分类、人脸检测/人脸识别、物体检测/物体识别、手势识别/姿态识别。
国内芯片分布
目前国内的设计理念,人工智能芯片的可以分为两大类:第一类“AI加速芯片”,通过一些先进的算法,从而达到自己的需求,满足应用领域对速度、功耗、内存占用、以及部署成本等方面的要求;第二类“智能芯片”,使人工智能芯片拥有像人一样,能够使用不同AI算法进行学习与推导。处理包含感知、理解、分析、决策以及行动等一系列任务,并且具有适应场景变化的能力。
通过近几年的发展,目前国内的人工智能芯片市场大致分为三类企业:
一、百度、阿里、腾讯、科大讯飞等行业龙头,这些基本是通过人工智能芯片应用于自身云平台的发展。
二、传统芯片设计类的公司,目前中国国内有1600多家该类公司,其中大部分是不了解人工智能算法的,也无法满足市场上真正的需求,对于大量数据的处理,就更不要提了。未来可能需要通过购买或者自身研制来满足需求,但是没有大量研究是无法真实使用的。
三、就是华为、小蚁科技等研发型企业,前者倡导边缘计算,后者更是以行动和产品一直摸索打通“人工智能的最后一公里”,垂直深耕是他们的机会和差异化竞争力。他们主要就是围绕数据的处理,主要围绕“端-管-云”的数据的传输,协同推进应用的落地。边缘智能将成为边缘计算新的形态。
当国内这个巨大的人工智能芯片市场越来越碎片化,在端侧的布局也需要愈发聚焦,这些垂直的特定化的场景的应用,需要一些实力的企业来做整合,当BAT他们无暇顾及,就是以小蚁科技等为首的独角兽公司的市场了。
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