行業動態

2019.09.06 AI芯片成熱點,未來三年市場規模年均復合增長率將超50%

發布者:admin   發布時間:2019-09-06 17:15:44   點擊:232次

作為人工智能三大驅動要素之一,算力的發展決定了人工智能發展的速度與高度。

AI芯片近年來快速發展,眾多企業紛紛布局,新型芯片架構不斷涌現,多個場景下的智能芯片應用正在加快部署。AI芯片正受到來各界的關注,成為推進人工智能加速發展的關鍵環節。

人工智能算法的訓練以及應用的部署,都離不開強大、高效的運算能力支撐。AI芯片因此成為第二屆人工智能大會(WAIC)上討論的熱點之一。

在展區特設的企業芯片墻,整塊墻面展出了國內外7家知名企業的10款芯片,這些芯片產品代表了人工智能芯片發展最新成果,參展芯片產品包括華為“麒麟810”、高通“驍龍855”、地平線“征程/旭日”系列、依圖科技“求索”、平頭哥“玄鐵910”、紫光展銳“銳虎賁T710”等。

廣證恒生研報指出,一款AI芯片成功市場化必須具備兩大條件:一是足夠廣的應用空間,二是相比CPU具備足夠大的性能提升。

國內對芯片自主可控的緊迫性提高,人工智能作為未來國家發展的戰略高地,政策利好云AI芯片的發展。深度學習專用芯片ASIC是國內企業的機會,具備技術及生態構建能力的企業未來有廣闊的發展前景。

行業痛點明顯

“現在行業的痛點是,不同行業里的解決方案、芯片模組,完全沒有辦法只用一款芯片來取代。不同場景需要配適不同的芯片,合作雙方的工作量都是非常大的?!痹茝目萍几笨偛脧埩⒃谡搲F場提出質疑。

云從科技是一家提供計算機圖像識別端到端解決方案的公司。從理論上講,他們使用供應商提供的芯片模組,更應該考慮單位功耗,這是傳統AI公司首先要考慮的問題——芯片效率是否足夠高、單位整體功耗是否符合最高性價比。但如今,多樣化與應用場景落地才是面臨的核心問題。

賽迪顧問總裁孫會峰在報告中指出,AI芯片應該具有以下基本要素:算法和軟件要有自主演進的能力;可編程性;高效的架構變換能力:

目前為止,國內外芯片廠商都暫時都很難做到以上需求。通用型芯片以英偉達為代表,峰值計算能力強,平均性能好,但就效率低;國內寒武紀、華為海思的芯片以定制化為主,前期投入成本高,研發周期較長,但優點是平均性能好,在特定領域(比如AIoT、手機)等適應性好。

以Tesla使用的車載芯片為例,其車內使用的芯片全是專用定制化車載芯片,針對Tesla的應用和產品重新設計。

賽迪顧問在AI分論壇上指出,目前人工智能芯片設計更多的是從技術角度,以滿足特定性能需求出發。而未來,人工智能場景的商業化落地才是根本。未來的芯片設計要從應用場景出發,借助場景實現規模發展。

企業芯片墻的秘密

根據大會的官方信息,能夠入選企業芯片墻的芯片有以下幾個特點:

一是應用領域廣泛。10款芯片涵蓋了智能手機,5G通信、物聯網、智能駕駛、智能家居、AI云端訓練和邊緣推理等眾多領域。

如華為P30使用的就是麒麟980芯片,三星最新的5G手機采用的高通驍龍855芯片,地平線的無人駕駛汽車就是使用“征程”系列芯片,依圖科技的人臉識別技術就是基于求索芯片。

二是工藝水平最高。在10款芯片中,華為麒麟810、麒麟980、昇騰910,高通驍龍855等4款都采用了當前最先進的芯片制造工藝(7nm工藝),華為昇騰310采用12nm工藝,寒武紀思元270、依圖求索采用16nm工藝等,代表了當前AI芯片領域的最高設計工藝水平。

三是基礎構架最新。平頭哥“玄鐵910”是全球首個采用RISC-V架構的64位AI處理器內核,華為麒麟810首款采用了自研的達芬奇架構,寒武紀思元270基于自主研發的MLUv02指令集,體現了AI芯片在構架層面的不斷創新突破。

從技術水平看,先進設計技術進入7nm節點與國際同步,制造工藝進入14nm水平,7nm介質刻蝕進入國際采購體系,清洗設備達到國際先進水平,實現12英寸大硅片批量供貨等。今年首批科創板上市的5家上海企業中,有4家是集成電路企業。

以上海為龍頭的長三角地區的集成電路產業,已經形成超過國內50%產業規模最大、技術水平最高的產業生態。

應對海量數據的關鍵

不同企業在面對云服務還是邊緣計算的時產生過不同的選擇。

地平線CEO余凱從一開始就是堅定的邊緣計算的擁護者。余凱認為,邊緣計算可以有效緩解以云服務為代表的中心運算的壓力,成為應對海量數據挑戰的關鍵。

邊緣計算有以下四個特點:實時計算,減少反應延遲;可靠性高,即使離線也可以正常運作;安全合規,滿足隱私要求;高性價比,節省存儲運輸成本

根據摩爾定律,自動駕駛的發展急需要更加強大的邊緣處理器。自動駕駛從L1-L5分成5個等級,L1代表人工駕駛、L5是無人駕駛。每上一個等級,算力的提升就會上一個新的數量級。

英偉達公布的自動駕駛算力提升路徑

作為自動駕駛AI芯片領域的領軍企業英偉達認為從ADAS提升到L3半自動駕駛所需的計算難度會提升5倍,而關鍵的L3向L4提升需要50倍,從L4提升到L5則需要 2倍。

余凱持有類似看法,L3可能需要20-30T的算力量級;L4就需要百T這樣的算力;到了L5可能就需要千T的算力了?!岸唐趤砜?,我們會高估技術發展的速度;但長期來看,我們還是低估了?!庇鄤P說,我們已經進入了后摩爾定律時代。

地平線征程系列芯片使用自研 BPU(Brain Processing Unit),可實現對車輛、行人和道路環境等多類目標的實時感知,目前已登陸美國助力國際頂尖Robotaxi車隊。2019年發布的征程二代可提供超過4 TOPS的等效算力,典型功耗僅2瓦,能夠高效靈活地實現多類AI任務處理,對多類目標進行實時檢測和精準識別。

據余凱介紹,2019年底,地平線將發布16納米級別的AI芯片處理器。

與地平線這類做邊緣計算的創新型企業不同,英偉達則卡住了圖像處理的關鍵時間點,成為AI芯片當之無愧的龍頭企業。深度學習上游訓練端由GPU主導并基本為英偉達所壟斷;下游推理端雖可容納 CPU/FPGA/ASIC 等芯片,但競爭態勢中英偉達依然占大頭。

目前,英偉達依托于其圖像識別和處理能力,也在發力自動駕駛領域。重視車載本地超級電腦的研發,未來發展有待駕駛決策軟件算法落地,以及降低Drive PX平臺成本。

現在在AI芯片領域依然以云端訓練芯片為主,隨著中國人工智能應用需求的不斷落地,未來本地化運算將是人工智能發展的趨勢之一,終端推斷芯片也將迎來新的發展機遇。

賽迪顧問孫會峰指出,AI芯片第三大趨勢是智能計算將從云端到云邊一體。云端聚焦非實時、長周期數據的大數據分析,支持大量運算共同運行,目前云端AI芯片應用相對成熟。隨著邊緣計算興起,“云邊結合”方案漸成主流,實現從端到中心的邊緣計算+云計算,加快處理速度,實現靈活應用。

未來:合作從串行分工到合作共生

當下,芯片產業仍然是以企業為主體,產品上下游企業相對獨立運營和管理,同環節企業高度競爭。而未來,這種模式將得到本質改善。

以合作為主線,借助合資公司、共同搭建平臺等形式,行程合作生態。發揮各企業、機構技術和資源優勢,以特定應用場景及核心需求出發,形成有機的合作形態。

賽迪顧問《中國人工智能芯片產業發展白皮書》在2019世界人工智能大會上正式發布。白皮書指出,2018年中國AI芯片市場繼續保持高速增長,整體市場規模達到80.8億元,同比增長50.2%。受宏觀政策環境、技術進步與升級、人工智能應用普及等眾多利好因素的影響,中國AI芯片市場進一步發展與成熟。

據賽迪顧問預測,在AI芯片領域,云端產值2021年將達到106億美元;終端領域將達到5.55億美元。

白皮書點出了AI芯片行業發展的3個特點:可重構AI芯片被公認為是突破性的下一代集成電路技術;AI芯片成為資本布局新焦點;在科技巨頭的大力投入和政策的扶持下,基于語音、自然語言處理和視覺技術的人工智能產品和應用逐漸落地。

在未來發展趨勢上,白皮書稱未來三年AI芯片市場規模年均復合增長率將超50%。2018年AI領域投資總金額為1117.19億元。B、C、D輪雖數量少,但投資金額大,獲投資金占比60.31%,投資者更青睞成熟度高的企業。

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