中商情報網(wǎng)訊:7月4日,百度創(chuàng)始人兼董事長李彥宏在BaiduCrea-te2018百度AI開發(fā)者大會上正式發(fā)布百度自研的中國第一款云端全功能AI芯片“昆侖”,其中包含訓(xùn)練芯片昆侖818-300,推理芯片昆侖818-100。
目前適合深度學(xué)習(xí)的人工智能芯片主要有GPU、FPGA、ASIC三種技術(shù)路線。三類芯片代表分別有英偉達(NVIDIA)的Tesla系列GPU、賽靈思(Xilinx)的FPGA和Google的TPU。GPU最先被引入深度學(xué)習(xí),技術(shù)最為成熟;FPGA具有硬件可編程特點,性能出眾但壁壘高。ASCI由于可定制、低成本是未來終端應(yīng)用的趨勢。
1、DPU
GPU使用SIMD(單指令多數(shù)據(jù)流)來讓多個執(zhí)行單元以同樣的步伐來處理不同的數(shù)據(jù),原本用于處理圖像數(shù)據(jù),但其離散化和分布式的特征,以及用矩陣運算替代布爾運算適合處理深度學(xué)習(xí)所需要的非線性離散數(shù)據(jù)。作為加速器的使用,可以實現(xiàn)深度學(xué)習(xí)算法。
GPU由并行計算單元和控制單元以及存儲單元構(gòu)成GPU擁有大量的核(多達幾千個核)和大量的高速內(nèi)存,擅長做類似圖像處理的并行計算,以矩陣的分布式形式來實現(xiàn)計算。同CPU不同的是,GPU的計算單元明顯增多,特別適合大規(guī)模并行計算。
GPU與CPU的比較
資料來源:中商產(chǎn)業(yè)研究院
2、FPGA
FPGA是用于解決專用集成電路的一種方案。專用集成電路是為特定用戶或特定電子系統(tǒng)制作的集成電路。人工智能算法所需要的復(fù)雜并行電路的設(shè)計思路適合用FPGA實現(xiàn)。FPGA計算芯片布滿“邏輯單元陣列”,內(nèi)部包括可配置邏輯模塊,輸入輸出模塊和內(nèi)部連線三個部分,相互之間既可實現(xiàn)組合邏輯功能又可實現(xiàn)時序邏輯功能的獨立基本邏輯單元。
FPGA相對于CPU與GPU有明顯的能耗優(yōu)勢,主要有兩個原因。首先,在FPGA中沒有取指令與指令譯碼操作,在Intel的CPU里面,由于使用的是CISC架構(gòu),僅僅譯碼就占整個芯片能耗的50%;在GPU里面,取指令與譯碼也消耗了10%~20%的能耗。其次,F(xiàn)PGA的主頻比CPU與GPU低很多,通常CPU與GPU都在1GHz到3GHz之間,而FPGA的主頻一般在500MHz以下。如此大的頻率差使得FPGA消耗的能耗遠低于CPU與GPU。
3、ASIC
ASIC(專用定制芯片)是為實現(xiàn)特定要求而定制的芯片,具有功耗低、可靠性高、性能高、體積小等優(yōu)點,但不可編程,可擴展性不及FPGA,尤其適合高性能/低功耗的移動端。
目前,VPU和TPU都是基于ASIC架構(gòu)的設(shè)計。針對圖像和語音這兩方面的人工智能定制芯片,目前主要有專用于圖像處理的VPU,以及針對語音識別的FAGA和TPU芯片。
圖像應(yīng)用和語音應(yīng)用人工智能定制芯片
資料來源:中商產(chǎn)業(yè)研究院
我國人工智能芯片行業(yè)正處于起步階段
目前,我國的人工智能芯片行業(yè)發(fā)展尚處于起步階段。華為在2017年德國柏林國際消費類電子產(chǎn)品展覽會發(fā)布華為首款人工智能(AI)移動計算平臺——麒麟970,是業(yè)界首顆帶有獨立NPU(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單元)的手機芯片,是華為人工智能的重要里程碑,也是中國芯片設(shè)計行業(yè)的重要里程碑。
我國人工智能芯片行業(yè)規(guī)模分析
隨著大數(shù)據(jù)的發(fā)展,計算能力的提升,人工智能近兩年迎來了新一輪的爆發(fā)。芯片約占人工智能比重的15%,結(jié)合我國人工智能市場規(guī)模,推算出2016年我國人工智能芯片市場規(guī)模約為20億元。
數(shù)據(jù)來源:中商產(chǎn)業(yè)研究院
我國人工智能芯片行業(yè)區(qū)域發(fā)展分析
據(jù)工信部統(tǒng)計,中國北上深三座城市的人工智能相關(guān)企業(yè)總數(shù)達447家,攀升速度迅猛。目前,幾乎所有互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品,都會或多或少加入算法和深度學(xué)習(xí)的功能,AI正在成為中國互聯(lián)網(wǎng)公司的標配。
資料來源:中商產(chǎn)業(yè)研究院
以上數(shù)據(jù)及分析均來源于中商產(chǎn)業(yè)研究院《2018-2023年中國人工智能芯片行業(yè)市場前景及投資機會研究報告》