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人工智能芯片发展现状分析 国内芯片短板亟须打破

导读: 目前人工智能的基础是数据,核心是算法,芯片则是整个系统运行的硬件平台。

目前人工智能的基础是数据,核心是算法,芯片则是整个系统运行的硬件平台。 一般来说人工智能系统对于搜集来的大量数据用某些特定的算法在硬件平台上进 行处理、消化后,对用户提供某些建议或根据设定的程序自动进行反馈,从而形 成人工智能系统。

人工智能芯片发展现状分析 国内芯片短板亟须打破

全球人工智能芯片行业规模分析

2016 年人工智能芯片市场规模达到6亿美金,预计到2021 年将达到52 亿美金,年复合增长率达到53%,增长迅猛,发展空间巨大。目前 GPU 统治了人工智能芯片市场,占人工智能芯片市场份额的35%。人工智能应用中一个重要场景是智能家居,目前全球市场份额已经达到810 亿美金。

全球人工智能芯片市场规模预测(亿美金)

人工智能芯片发展现状分析 国内芯片短板亟须打破

数据来源:公开资料整理

我国人工智能芯片行业正处于起步阶段

目前,我国的人工智能芯片行业发展尚处于起步阶段。华为在2017年德国柏林国际消费类电子产品展览会发布华为首款人工智能( AI)移动计算平台——麒麟 970,是业界首颗带有独立 NPU(神经网络单元)的手机芯片,是华为人工智能的重要里程碑,也是中国芯片设计行业的重要里程碑。

我国人工智能芯片行业规模分析

随着大数据的发展,计算能力的提升,人工智能近两年迎来了新一轮的爆发。据前瞻产业研究院发布的《人工智能芯片行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》数据分析,芯片约占人工智能比重的15%,结合我国人工智能市场规模,2016年我国人工智能芯片市场规模约为20亿元。预测到2021年,人工智能芯片市场总价值将达200亿美元

科技巨头纷纷布局人工智能芯片领域

全球科技巨头都在加紧布局AI芯片,希望走在科技变革时代的前线

NVIDIA是AI芯片的市场领先者,占据了全球GPU70%的市场份额;Intel接连收购Altera、Nervana、Movidius,全方位布局AI产品;Google发布两代TPU,从ASIC方向进军AI芯片市场;寒武纪科技是中科院计算所孵化的一家独角兽公司。2016年推出了国际首个深度学习专用处理器芯片(NPU),技术全球领先。

Intel:全领域布局人工智能产品

2015年,英特尔以167亿美元收购了FPGA制造商Altera。英特尔斥巨资收购Altera不是来为FPGA技术发展做贡献的,而是要让FPGA技术为英特尔的发展做贡献。 2016年8月,Intel宣布收购创业公司NervanaSystems。Nervana准备推出深度学习定制芯片NervanaEngine,相比GPU在训练方面可以提升10倍性能。与TeslaP100类似,该芯片也利用16-bit半精度浮点计算单元和大容量高带宽内存(HBM,计划为32GB,是竞品P100的两倍),摒弃了大量深度学习不需要的通用计算单元。

中国芯片短板亟须打破

小的芯片对未来的全球经济、科技所产生的巨大影响不容忽视,但直到现在我国市场上的芯片绝大部分还从国外进口,好在,以AI芯片为典型代表,中国正成为全球人工智能版图最有潜力的组成部分。

10月24日,中科曙光宣布成功研制出全球首款搭载寒武纪AI芯片的人工智能服务器“Phaneron”,这是中科曙光与寒武纪科技自去年开展战略合作以来的首个成果落地。

寒武纪寄托着中国人工智能产业换道超车的希望,寒武纪将在智能时代扮演重要角色。”原来可能需要三块英伟达的芯片板卡,现在只需要一块寒武纪,就可以应对整个数据中心的消耗,它在2016年被世界互联网大会评为全球15项“世界互联网领先科技成果”之一。

人工智能芯片毫无疑问是一个巨大的产业发展趋势,但原有芯片不会一夜之间变成人工智能芯片。要使人工智能在中国保持高增长甚至实现弯道超车,既需要政策拉动,更需要大生态的支撑。无论做技术还是做应用,单打独斗无法成气候,繁荣生态才是中国人工智能产业发展的决胜之道。

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