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行業(yè)數(shù)據(jù)

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2020年全球人工智能芯片行業(yè)市場(chǎng)調(diào)查現(xiàn)狀及發(fā)展前景

時(shí)間:2020-01-16 13:47 閱讀:2153 整理:市場(chǎng)調(diào)研公司

2020年AI芯片將逐漸進(jìn)入洗牌期 發(fā)展機(jī)遇與挑戰(zhàn)并存

無芯片不AI,芯片是支撐人工智能的基礎(chǔ)。2019年,云端AI芯片迎來亞馬遜、高通、阿里巴巴、Facebook等新玩家,軟硬一體化趨勢(shì)加強(qiáng);終端芯片功耗比競(jìng)爭加劇,語音芯片持續(xù)火熱;邊緣AI芯片勢(shì)頭初現(xiàn)。2020年,AI芯片將逐漸進(jìn)入洗牌期,機(jī)遇與挑戰(zhàn)并存。

1、邊緣AI芯片進(jìn)入搶灘戰(zhàn)

AI正在從云端向邊緣端擴(kuò)展,邊緣計(jì)算被視為人工智能的下一個(gè)戰(zhàn)場(chǎng)。寒武紀(jì)副總裁劉道福表示,在邊緣計(jì)算種類中,邊緣往往和各類傳感器相連,而傳感器的數(shù)據(jù)往往是非結(jié)構(gòu)化的,很難直接用于控制和決策,因此需要邊緣人工智能計(jì)算將非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化,從而用于控制和決策。

2019年,圍繞邊緣AI芯片的搶灘布局已經(jīng)開始。一方面,英偉達(dá)、寒武紀(jì)、百度等已經(jīng)在云、端有所積累的廠商,希望以邊緣芯片完善云、邊、端生態(tài),打造一體化的計(jì)算格局。

英偉達(dá)發(fā)布了面向嵌入式物聯(lián)網(wǎng)的邊緣計(jì)算設(shè)備JetsonNano,適用于入門級(jí)網(wǎng)絡(luò)硬盤錄像機(jī)、家用機(jī)器人以及具備全面分析功能的智能網(wǎng)關(guān)等應(yīng)用,之后英偉達(dá)又發(fā)布了邊緣AI超級(jí)計(jì)算機(jī)JetsonXavierNX,能夠在功耗10W的模式下提供最高14TOPS,在功耗15W模式下提供最高21TOPS的性能。

寒武紀(jì)發(fā)布了用于深度學(xué)習(xí)的SoC邊緣加速芯片思元220,采用臺(tái)積電16nm工藝,最大算力32TOPS(INT4),功耗控制在10W,支持Tensorflow、Caffe、mxnet以及pytorch等主流編程框架。

百度聯(lián)合三大運(yùn)營商、中興、愛立信、英特爾等企業(yè),發(fā)起百度AI邊緣計(jì)算行動(dòng)計(jì)劃,旨在利用AI推理、函數(shù)計(jì)算、大數(shù)據(jù)處理和產(chǎn)業(yè)模型訓(xùn)練推動(dòng)AI場(chǎng)景在邊緣計(jì)算的算力部署和平臺(tái)支持。

另一方面,自動(dòng)駕駛等專用邊緣AI芯片勢(shì)頭漸顯。地平線宣布量產(chǎn)國內(nèi)首款車規(guī)級(jí)AI芯片“征程二代”,采用臺(tái)積電28nm工藝,可提供超過4TOPS的等效算力,典型功耗控制在2瓦,延遲少于100毫秒,多任務(wù)模式下可同時(shí)運(yùn)行超過60個(gè)分類任務(wù),每秒識(shí)別目標(biāo)數(shù)超過2000個(gè),以應(yīng)對(duì)車聯(lián)網(wǎng)對(duì)強(qiáng)實(shí)時(shí)響應(yīng)的需求。

2、多個(gè)新玩家入局云端

云端仍然是AI芯片的主要戰(zhàn)場(chǎng)。2019年,云端芯片迎來多個(gè)新玩家,算力大戰(zhàn)持續(xù)升級(jí)。

高通推出了面向數(shù)據(jù)中心推理計(jì)算的云端AI芯片CloudAI100,峰值性能超過350TOPS,相比其他商用方案每瓦性能提升10倍。

云服務(wù)領(lǐng)跑者亞馬遜推出了機(jī)器學(xué)習(xí)推理芯片AWSInferentia,最高算力為128TOPS,在AI推理實(shí)例inf1可搭載16個(gè)Inferentia芯片,提供最高2000TOPS算力。

阿里巴巴推出號(hào)稱“全球最高性能AI推理芯片”含光800,采用自研芯片架構(gòu)和達(dá)摩院算法,在Resnet50基準(zhǔn)測(cè)試中獲得單芯片性能第一。

騰訊投資的燧原科技發(fā)布了面向云端數(shù)據(jù)中心的AI加速卡云燧T10,單卡單精度算力達(dá)到20TOPS,支持單精度FP32和半精度BF16的混合精度計(jì)算,并為大中小型數(shù)據(jù)中心提供了單節(jié)點(diǎn)、單機(jī)柜、集群三種模式,在集群模式下可通過片間互聯(lián)實(shí)現(xiàn)1024節(jié)點(diǎn)集群。

芯片是AI的載體,而軟件是完成智能操作的核心。隨著異構(gòu)計(jì)算逐漸導(dǎo)入AI芯片,軟硬件協(xié)同成為云端AI的重要趨勢(shì)。英特爾推出了面向異構(gòu)計(jì)算的統(tǒng)一軟件平臺(tái)OneAPI,以隱藏硬件復(fù)雜性,根據(jù)系統(tǒng)和硬件自動(dòng)適配功耗最低、性能最佳的加速方式,簡化并優(yōu)化編程過程。賽靈思也推出了軟件平臺(tái)VitisAI,向用戶開放易于訪問的軟件接口,可根據(jù)軟件或算法自動(dòng)適配賽靈思硬件架構(gòu)。

3、功耗比仍是終端側(cè)重點(diǎn)

在終端側(cè),功耗比仍然是角逐焦點(diǎn)。尤其在手機(jī)等對(duì)于續(xù)航能力錙銖必較的終端,主力廠商推出的AI引擎都對(duì)低功耗有所強(qiáng)調(diào)。

麒麟9905G的NPU采用雙大核+微核的方式,大核負(fù)責(zé)性能,微核擁有超低功耗。據(jù)介紹,微核在人臉檢測(cè)的應(yīng)用場(chǎng)景下,能耗是大核工作的1/24。高通發(fā)布的驍龍865集成了傳感器中樞,讓終端能夠以極低功耗感知周圍情境。三星提出通過較低功耗的NPU實(shí)現(xiàn)終端設(shè)備上的AI處理,實(shí)現(xiàn)在設(shè)備端直接執(zhí)行更復(fù)雜的任務(wù)。

除了手機(jī),終端側(cè)的另一個(gè)當(dāng)紅炸子雞是AI語音芯片??拼笥嶏w、阿里巴巴、探境科技、清微智能等都發(fā)布了針對(duì)智能家居的AI語音芯片,反映了AI芯片在特定領(lǐng)域的專業(yè)化、定制化趨勢(shì)。阿里達(dá)摩院公布了首款專用于語音合成算法的AIFPGA芯片技術(shù)Ouroboros,使用了端上定制硬件加速技術(shù),降低對(duì)云端網(wǎng)絡(luò)的依賴,支持實(shí)時(shí)語音合成和AI語音識(shí)別,有望率先在天貓精靈搭載。

4、2020年發(fā)展機(jī)遇挑戰(zhàn)并存

根據(jù)賽迪顧問預(yù)計(jì),2019—2021年,中國AI芯片市場(chǎng)規(guī)模仍將保持50%以上的增長速度,2019年中國AI芯片市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到124.1億元,同比增長53.6%;2020年中國AI芯片市場(chǎng)將保持56.1%的增長,達(dá)到193.7億元的市場(chǎng)規(guī)模;2021年中國AI芯片市場(chǎng)規(guī)模將進(jìn)一步增長至305.7億元,同比增幅可達(dá)57.8%。

根據(jù)賽迪顧問預(yù)計(jì),2019年中國AI芯片市場(chǎng)當(dāng)中,云端訓(xùn)練芯片市場(chǎng)規(guī)模為61.4億元,云端推斷芯片市場(chǎng)規(guī)模為32.6億元,終端推斷AI芯片市場(chǎng)規(guī)模為30億元。到2020年底,這三個(gè)市場(chǎng)的規(guī)模將分別增長至91.4億元、51.7億元和50.17億元;到2021年底,將進(jìn)一步增長至139.4億元、82.2億元和84.1億元。

可以看到,從2019年到2021年,三年間,中國云端訓(xùn)練AI芯片市場(chǎng)累計(jì)增長了約127%,云端推斷AI芯片市場(chǎng)累計(jì)增長了約152%,終端推斷AI芯片市場(chǎng)累計(jì)增長了約181%。顯然,終端推斷AI芯片的市場(chǎng)增長最快,并且其市場(chǎng)規(guī)模在2021年將首次超過云端推斷AI芯片。

集邦咨詢分析師姚嘉洋指出,2019年,AI芯片大致走出了一條較為清晰的道路,端、邊、云的芯片規(guī)格相對(duì)明確。2020年,各大芯片廠會(huì)延續(xù)2019年的產(chǎn)品發(fā)展路徑,持續(xù)深化芯片的性價(jià)比及功耗比表現(xiàn)。從訓(xùn)練端來看,值得關(guān)注的是HBM(高頻寬存儲(chǔ)器)的整合與相關(guān)的封裝技術(shù)良率,這會(huì)牽動(dòng)芯片廠商與存儲(chǔ)器及封測(cè)廠商之間合作關(guān)系的變化。推理端的決戰(zhàn)點(diǎn)在INT8領(lǐng)域,重點(diǎn)在于如何進(jìn)一步提升芯片本身的性能及功耗表現(xiàn)。

5G、VR/AR等新技術(shù),也將為AI芯片,尤其是邊緣側(cè)的AI芯片提供更多發(fā)揮空間。ArmML事業(yè)群商業(yè)與營銷副總裁DennisLaudick曾表示,5G通信技術(shù)改變了數(shù)據(jù)處理方式,讓邊緣AI的工作負(fù)載有了處理需求??梢哉f,5G帶來了網(wǎng)絡(luò)邊緣的更多創(chuàng)新。

姚嘉洋也表示,AI在5G核心網(wǎng)絡(luò)存在機(jī)會(huì),由于5G帶來了更多元的頻譜組合,AI可以輔助核心網(wǎng)絡(luò)更有效地調(diào)度網(wǎng)絡(luò)資源,將頻寬資源的利用達(dá)到極大化。同時(shí),5G也涵蓋車聯(lián)網(wǎng),AI在自動(dòng)駕駛方面將大有機(jī)會(huì)。在VR/AR端,AI也在導(dǎo)入,主要聚焦在人眼追蹤或是場(chǎng)景識(shí)別等應(yīng)用,有望改善VR/AR的流暢度與實(shí)時(shí)性表現(xiàn)。

清華大學(xué)微電子所所長魏少軍表示,從產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)律來看,在2019-2020年,AI芯片將持續(xù)火熱,企業(yè)扎堆進(jìn)入;但是2020年前后,將出現(xiàn)一批出局者,行業(yè)洗牌開始。由于目前AI算法還在不斷演進(jìn)匯總的過程中,最終的成功與否將取決于各家技術(shù)路徑的選擇和產(chǎn)品落地的速度。

5、AI芯片痛點(diǎn)尚待攻克

近兩年,AI在語音識(shí)別、圖像識(shí)別等應(yīng)用領(lǐng)域取得突破,但要從單點(diǎn)突破走向全面開花,需要AI領(lǐng)域誕生如同CPU一樣的通用AI計(jì)算芯片。清華大學(xué)微納電子系副教授尹首一等專家指出,AI芯片短期內(nèi)以異構(gòu)計(jì)算為主,中期要發(fā)展自重構(gòu)、自學(xué)習(xí)、自適應(yīng),長期則朝向通用計(jì)算芯片發(fā)展。

具體來說,AI要從應(yīng)用適應(yīng)硬件走向硬件適應(yīng)應(yīng)用,就要求AI芯片具備可編程性及動(dòng)態(tài)可變的計(jì)算架構(gòu),來應(yīng)對(duì)層出不窮的新算法和新應(yīng)用。魏少軍表示,AI芯片一要適應(yīng)算法的演進(jìn),二要有適應(yīng)所有應(yīng)用的架構(gòu),這就要求架構(gòu)具備高效的轉(zhuǎn)化能力。在成本敏感的消費(fèi)電子領(lǐng)域,還需關(guān)注AI芯片的計(jì)算效能,達(dá)到低功耗、小體積、開發(fā)簡易,這些都需要架構(gòu)上的創(chuàng)新。

全球AI芯片產(chǎn)業(yè)仍處于產(chǎn)業(yè)化早期階段,國產(chǎn)處理器廠商與國際廠商在人工智能這一全新賽場(chǎng)上處在同一起跑線。耐能創(chuàng)始人兼CEO劉峻誠表示,中國擁有龐大的智能手機(jī)、智能家居、智能安防市場(chǎng),對(duì)中國的AI公司而言,不僅在服務(wù)國內(nèi)客戶時(shí)具有本土化優(yōu)勢(shì),還可借助這些客戶的生產(chǎn)制造優(yōu)勢(shì)進(jìn)軍海外市場(chǎng),實(shí)現(xiàn)“立足中國,放眼全球”的商業(yè)布局。

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