智能芯片市場(chǎng)分析

　　芯片約占人工智能比重的15%，結(jié)合我國(guó)人工智能市場(chǎng)規(guī)模，推算出2016年我國(guó)人工智能芯片市場(chǎng)規(guī)模約為20億元。中國(guó)的人工智能芯片行業(yè)發(fā)展尚處于起步階段。以下對(duì)智能芯片市場(chǎng)分析。

　　智能芯片市場(chǎng)分析，2016年人工智能芯片市場(chǎng)規(guī)模達(dá)到6億美金，2016-2021年中國(guó)智能卡芯片行業(yè)市場(chǎng)需求與投資咨詢報(bào)告預(yù)計(jì)到2021年將達(dá)到52億美金，年復(fù)合增長(zhǎng)率達(dá)到53%，增長(zhǎng)迅猛，發(fā)展空間巨大。

　　未來(lái)芯片的發(fā)展前景取決于生態(tài)，有望統(tǒng)一在主流的軟件框架下，形成CPU+GPU/TPU+FPGA(可選)的多芯片協(xié)同場(chǎng)景。據(jù)測(cè)算，未來(lái)云端芯片的空間2020年有望達(dá)105億美元，其中GPU、ASIC、FPGA分別貢獻(xiàn)50億美、35億美、20億美元。現(xiàn)從人工智能芯片三個(gè)市場(chǎng)需求類別來(lái)了解智能芯片市場(chǎng)分析

　　用于訓(xùn)練的芯片：主要面向各大AI企業(yè)及實(shí)驗(yàn)室的訓(xùn)練環(huán)節(jié)市場(chǎng)。智能芯片市場(chǎng)分析，目前被業(yè)內(nèi)廣泛接受的是“CPU+GPU”的異構(gòu)模式，由于 AMD 在通用計(jì)算以及生態(tài)圈構(gòu)建方面的長(zhǎng)期缺位，導(dǎo)致了在深度學(xué)習(xí) GPU 加速市場(chǎng) NVIDIA 一家獨(dú)大。面臨這一局面，谷歌 2017年發(fā)布TPU 2.0能高效支持訓(xùn)練環(huán)節(jié)的深度網(wǎng)絡(luò)加速。我們?cè)诖撕筮M(jìn)行具體分析;

　　用于云側(cè)推斷的芯片：在云端推斷環(huán)節(jié)，GPU不再是最優(yōu)的選擇，取而代之的是，目前3A(阿里云、Amazon、微軟 Azure)都紛紛探索“云服務(wù)器+FPGA”模式替代傳統(tǒng)CPU以支撐推斷環(huán)節(jié)在云端的技術(shù)密集型任務(wù)。智能芯片市場(chǎng)分析，但是以谷歌TPU為代表的ASIC也對(duì)云端推斷的市場(chǎng)份額有所希冀;

　　用于端側(cè)推斷的芯片：智能芯片市場(chǎng)分析，未來(lái)在相當(dāng)一部分人工智能應(yīng)用場(chǎng)景中，要求終端設(shè)備本身需要具備足夠的推斷計(jì)算能力，而顯然當(dāng)前 ARM 等架構(gòu)芯片的計(jì)算能力，并不能滿足這些終端設(shè)備的本地深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推斷，業(yè)界需要全新的低功耗異構(gòu)芯片，賦予設(shè)備足夠的算力去應(yīng)對(duì)未來(lái)越發(fā)增多的人工智能應(yīng)用場(chǎng)景。我們預(yù)計(jì)在這個(gè)領(lǐng)域的深度學(xué)習(xí)的執(zhí)行將更多的依賴于 ASIC。

　　智能芯片市場(chǎng)分析，智能安防對(duì)數(shù)據(jù)流計(jì)算速度要求較高，AI首先落地政府市場(chǎng)，長(zhǎng)期看千億市場(chǎng)空間。智能駕駛除計(jì)算能力外對(duì)芯片的穩(wěn)定性和突發(fā)狀況處理速度要求較高，目前英偉達(dá)、高通等巨頭均以GPU大力布局，國(guó)內(nèi)地平線通過(guò)ASIC切入汽車市場(chǎng)，隨著ADAS定制化需求的增加，未來(lái)專用芯片將成為主流。智能手機(jī)、音箱、AR/VR終端受限于電池容量，對(duì)低功耗的要求更高，ASIC方案是未來(lái)。

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