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热刺大球场:人工智能芯片發展現狀、行業趨勢及應用場景發展分析[圖]

2019年05月31日 14:13:25字號:T|T

热刺足球场 www.uqilnk.com.cn     在算力、算法和大數據三駕馬車的支撐下,全球人工智能進入第三次爆發期。然而,作為引爆點的深度學習算法,對現有的算力尤其是芯片提出了更為苛刻的要求。在AI場景中,傳統通用CPU由于計算效率低難以適應AI計算要求,GPU、FPGA以及ASIC等AI芯片憑借著自身特點,要么在云端,要么在邊緣端,有著優異表現,應用更廣。從技術趨勢看,短期內GPU仍將是AI芯片的主導,長期看GPU、FPGA以及ASIC三大技術路線將呈現并行態勢。從市場趨勢看,全球AI芯片需求將保持較快增長勢頭,云端、邊緣芯片均具備較大增長潛力,預計未來5年市場增速將接近50%;國內雖然芯片技術差距較大,但隨著AI應用的快速落地,AI芯片需求增長可能更為迅速。

    只要涉及到AI訓練和推理的環節,都需要應用AI芯片,目前場景主要包括數據中心、自動駕駛、安防、智能家居以及機器人等。數據中心是AI訓練芯片最主要的客戶之一,其中GPU、ASIC在該領域均有著大量應用;自動駕駛對算力、時延和可靠性要求近乎苛刻,目前多使用GPU+FPGA的解決方案,后續隨著算法的穩定,ASIC有望獲得市場空間;安防是視覺芯片最主要的落地場景,未來隨著5G的部署,云邊結合將進一步加快,國內企業在邊緣端推理市場機會將增多;智能家居是語音交互芯片重點突破的市場,目前參與企業主要是算法廠商,這些企業將業務延伸到芯片設計,借此提升產品的附加值并降低成本;機器人市場增長較快,其控制系統對AI芯片的需求也會增多。

    一、人工智能芯片

    云端芯片部署位置包括公有云、私有云或者混合云等基礎設施,主要用于處理海量數據和大規模計算,而且還要能夠支持語音、圖片、視頻等非結構化應用的計算和傳輸,一般情況下都是用多個處理器并行完成相關任務;邊緣端AI芯片主要應用于嵌入式、移動終端等領域,如攝像頭、智能手機、邊緣服務器、工控設備等,此類芯片一般體積小、耗電低,性能要求略低,一般只需具備一兩種AI能力。

    AI芯片可以劃分為訓練芯片和推理芯片。訓練是指通過大量標記過的數據在平臺上進行“學習”,并形成具備特定功能的神經網絡模型;推理則是利用已經訓練好的模型輸入新數據通過計算得到各種結論。訓練芯片對算力、精度要求非常之高,而且還需要具備一定的通用性,以適應多種算法的訓練;推理芯片更加注重綜合能力,包括算力能耗、時延、成本等因素。

    AI訓練芯片市場集中度高,英偉達和谷歌領先,英特爾和AMD正在積極切入。推理在云端和終端都可進行,市場門檻相對較低,市場參與者較多。

GPU、FPGA、ASIC性能特點對比

企業名稱
產品種類
產能(萬噸)
興發集團
電子級磷酸、硫酸、混配液
6
江化微
超高純硝酸、鹽酸、氫氟酸、混配液
5.5
晶瑞股份
電子級氫氟酸、鹽水、硝酸、氨水
4
巨化股份
電子級氫氟酸、氯化銨、鹽酸、硫酸
3

數據來源:公開資料整理

    1、GPU

    是一種由大量核心組成的大規模并行計算架構,專為同時處理多重任務而設計的芯片。正是由于其具備良好的矩陣計算能力和并行計算優勢,最早被用于AI計算,并在云端獲得大量應用。GPU中超過80%部分為運算單元(ALU),而CPU僅有20%,因此GPU更擅長于大規模并行運算。以英偉達的GPUTITANX為例,該產品在深度學習中所需訓練時間只有CPU的1/10不到。但GPU用于云端訓練也有短板,GPU需要同CPU進行異構,通過CPU調用才能工作,而且本身功耗非常高。同時,GPU在推理方面需要對單項輸入進行處理時,并行計算的優勢未必能夠得到很好的發揮,會出現較多的資源浪費。
GPU短期將延續AI芯片的領導地位。GPU作為市場上AI計算最成熟、應用最廣泛的通用型芯片,應用潛力較大。憑借其強大的計算能力、較高的通用性,GPU將繼續占領AI芯片的主要市場份額。

    2、FPGA

    即現場可編程門陣列,該芯片集成了大量的基本門電路以及存儲器,其靈活性介于CPU、GPU等通用處理器和專用集成電路ASIC之間,在硬件固定之前,允許使用者靈活使用軟件進行編程。FPGA在出廠時是“萬能芯片”,用戶可根據自身需求,用硬件描述語言對FPGA的硬件電路進行設計;每完成一次燒錄,FPGA內部的硬件電路就有了確定的連接方式,具有了一定的功能;輸入的數據只需要依次經過各個門電路,就可以得到輸出結果。

    FPGA未來在垂直行業有著較大的空間。由于在靈活性方面的優勢,FPGA對于部分市場變化迅速的行業最為實用。同時,FPGA的高端器件中也可以逐漸增加DSP、ARM核等高級???,以實現較為復雜的算法。隨著FPGA應用生態的逐步成熟,FPGA的優勢也會逐漸為更多用戶所認可,并得以廣泛應用。

    FPGA是短期內AI芯片市場上的重要增長點,FPGA的最大優勢在于可編程帶來的配置靈活性,在當前技術與運用都在快速更迭的時期,FPGA具有明顯的實用性。企業通過FPGA可以有效降低研發調試成本,提高市場響應能力,推出差異化產品。在專業芯片發展得足夠完善之前,FPGA是最好的過渡產品,正因為如此,科技巨頭紛紛布局云計算+FPGA的平臺。隨著FPGA的開發者生態逐漸豐富,適用的編程語言增加,FPGA運用會更加廣泛。因此短期內,FPGA作為兼顧效率和靈活性的硬件選擇仍將是熱點所在。

    FPGA應用于AI有以下優勢:

    (1)算力強勁

    由于FPGA可以同時進行數據并行和任務并行計算,在處理特定應用時效果更加明顯,對于某一個特定的運算,FPGA可以通過編輯重組電路,生成專用電路,大幅壓縮計算周期。從賽靈思推出的FPGA產品看,其吞吐量和時延指標都好于CPU和GPU產品。

    (2)功耗優勢明顯

    FPGA能耗比是CPU的10倍以上、GPU的3倍。由于在FPGA中沒有取指令與指令譯碼操作,沒有這部分功耗;而在復雜指令集(X86)的CPU中僅僅譯碼就占整個芯片能耗的約50%,在GPU里取指與譯碼也會消耗10%至20%的能耗。

    (3)靈活性好

    使用通用處理器或ASIC難以實現的下層硬件控制操作技術,利用FPGA可以很方便的實現,從而為算法的功能實現和優化留出了更大空間。

    (4)成本相對

    ASIC具備一定優勢。FPGA一次性成本(光刻掩模制作成本)遠低于ASIC,在芯片需求還未成規模、深度學習算法暫未穩定需要不斷迭代改進的情況下,利用具備可重構特性的FPGA芯片來實現半定制的人工智能芯片是最佳選擇。

    從市場格局上看,全球FPGA長期被Xilinx(賽靈思)、Intel(英特爾)、Lattice(萊迪思)、Microsemi(美高森美)四大巨頭壟斷。其中,賽靈思和英特爾合計占到市場的90%左右,賽靈思的市場份額超過50%,國內廠商剛剛起步,差距較大。

    3、ASIC

    即專用芯片,是一種為特定目的、面向特定用戶需求設計的定制芯片,具備性能更強、體積小、功耗低、可靠性更高等優點。在大規模量的情況下,還具備成本低的特點。

    ASIC與GPU、FPGA不同,GPU、FPGA除了是一種技術路線之外,還是實實在在的確定產品,而ASIC只是一種技術路線或者方案,其呈現出的最終形態與功能也是多種多樣的。近年來,越來越多的公司開始采用ASIC芯片進行深度學習算法加速,其中表現最為突出的ASIC就是Google的TPU。

    ASIC長遠來看非常適用于人工智能,尤其是應對未來爆發的面向應用場景的定制化芯片需求。ASIC的潛力體現在,AI算法廠商有望通過算法嵌入切入該領域,以進入如安防、智能駕駛等場景。由于其具備高性能低消耗的特點,可以基于多個人工智能算法進行定制,以應對不同的場景,未來在訓練和推理市場上都有較大空間。

    伴隨著全球AI產業的快速增長,AI芯片需求大幅上升。按照調查數據顯示,2018年全球AI芯片市場規模達到42.7億美元。未來幾年,全球各大芯片企業、互聯網巨頭、初創企業都將在該市場上進行角逐,預計到2023年全球市場規模將達到323億美元。未來五年(2019-2023年)平均增速約為50%,其中數據中心、個人終端、物聯網芯片均是增長的重點。

2018-2023年全球AI芯片市場規模及預測

數據來源:公開資料整理

    長期以來,我國在CPU、GPU和DSP設計上一直處于追趕狀態,絕大多數芯片依靠國外的IP核進行設計,自主創新能力不足。但我們也看到,國內人工智能產業的快速發展,也為國內芯片產業實現換道超車創造了機會。由于國內外在芯片生態上并未形成壟斷,國內芯片設計廠商尤其是專用芯片設計廠商,同國外競爭對手還處在同一起跑線上。

    目前國內人工智能芯片市場呈現出百花齊放的態勢。AI芯片的應用領域廣泛分布在金融證券、商品推薦、安防、消費機器人、智能駕駛、智能家居等眾多領域,催生了大量的人工智能創業企業,如地平線、深鑒科技、寒武紀、云知聲、云天勵飛等。我們認為,未來隨著國內人工智能市場的快速發展,生態建設的完善,國內AI芯片企業將有著更大的發展空間,未來5年的市場規模增速將超過全球平均水平。

    二、AI芯片應用場景

    1、 數據中心(云端)

    數據中心是AI訓練芯片應用的最主要場景,主要涉及芯片是GPU和專用芯片(ASIC)。如前所述,GPU在云端訓練過程中得到廣泛應用。目前,全球主流的硬件平臺都在使用英偉達的GPU進行加速,AMD也在積極參與。亞馬遜網絡服務AWSEC2、GoogleCloudEngine(GCE)、IBMSoftlayer、Hetzner、Paperspace、LeaderGPU、阿里云、平安云等計算平臺都使用了英偉達的GPU產品提供深度學習算法訓練服務。

    由于芯片更加貼近應用,市場更多關注的是響應時間,需求也更加的細分。除了主流的CPU+GPU異構之外,還可通過CPU+FPGA/ASIC進行異構。目前,英偉達在該市場依然保持著領軍位置,但是FPGA的低延遲、低功耗、可編程性優勢(適用于傳感器數據預處理工作以及小型開發試錯升級迭代階段)和ASIC的特定優化和效能優勢(適用于在確定性執行模型)也正在凸顯,賽靈思、谷歌、WaveComputing、Groq、寒武紀、比特大陸等企業市場空間也在擴大。

    2、 自動駕駛

    自動駕駛汽車裝備了大量的傳感器、攝像頭、雷達、激光雷達等車輛自主運行需要的部件,每秒都會產生大量的數據,對芯片算力有很高的要求,但受限于時延及可靠性,有關車輛控制的計算不能再依托云端進行,高算力、快速響應的車輛端人工智能推理芯片必不可少。

    自動駕駛所使用的芯片主要基于GPU、FPGA和ASIC三條技術路線。但由于自動駕駛算法仍在快速更迭和進化,因此大多自動駕駛芯片使用GPU+FPGA的解決方案。未來算法穩定后,ASIC將成為主流。按照SAEInternational的自動駕駛等級標準,目前已商用的自動駕駛芯片基本處于高級駕駛輔助系統(ADAS)階段,可實現L1-L2等級的輔助駕駛和半自動駕駛(部分宣稱可實現L3的功能);而面向L4-L5超高度自動駕駛及全自動駕駛的AI芯片離規?;逃萌雜芯嗬?。

    AI芯片用于自動駕駛之后,對傳統的汽車電子市場沖擊較大,傳統的汽車電子巨頭(恩智浦、英飛凌、意法半導體、瑞薩)雖然在自動駕駛芯片市場有所斬獲,但風頭遠不及英特爾、英偉達、高通甚至是特斯拉。國內初創企業如地平線、眼擎科技、寒武紀也都在積極參與。在自動駕駛芯片領域進展最快以及競爭力最強的是英特爾和英偉達,英特爾強在能耗,英偉達則在算力和算法平臺方面優勢明顯。

    3、 安防

    安防市場是全球及國內AI最為確定以及最大的市場,尤其是AI中的圖像識別和視頻處理技術正在全面影響安防產業。其中,在安防產品中,攝像頭、交換機、IPC(網絡攝像機)、硬盤刻錄機、各類服務器等設備都需要芯片,這些芯片也決定了整個安防系統的整體功能、技術指標、能耗以及成本。在安防芯片中,最為關注的還是四類與監控相關的芯片(ISP芯片、DVRSoC芯片、IPCSoC芯片、NVRSoC芯片)。

    ISP芯片(ImageSignalProcessing,圖像信號處理)主要負責對前端攝像頭所采集的原始圖像信號進行處理;DVR(DigitalVideoRecorder,數字硬盤錄像機)SoC芯片主要用于模擬音視頻的數字化、編碼壓縮與存儲;IPC(IPCamera,IP攝像機)SoC芯片通常集成了嵌入式處理器(CPU)、圖像信號處理(ISP)???、視音頻編碼???、網絡接口??櫚?,具備入侵探測、人數統計、車輛逆行、丟包檢測等一些簡單的視頻分析功能;

    NVR(NetworkVideoRecorder,網絡硬盤錄像機)SoC芯片主要用于視頻數據的分析與存儲,功能相對單一,但由于多與IPC聯合使用,市場增長也較快。

    通常情況下,安防視頻監控模擬攝像機的核心部件包括一顆圖像傳感器和一顆ISP芯片,安防視頻監控網絡攝像機的核心部件包括一顆圖像傳感器和一顆IPCSoC芯片。單從國內來看,未來國內視頻監控行業增速仍將保持12%-15%左右的水平增長,其中網絡監控設備增長更為迅速,相關芯片產品需求十分旺盛。

    從安防行業發展的趨勢來看,隨著5G和物聯網的快速落地,“云邊結合”將是行業最大的趨勢,云端芯片國內企業預計很難有所突破,但是邊緣側尤其是視頻處理相關AI芯片還是有較大潛力,國產化替代將加速。但也看到,AI芯片離在安防領域實現大規??燜俾淶厝雜芯嗬?。除了功耗和算力約束外,工程化難度大也是困擾行業的重要因素,尤其是在安防這種產業鏈長而高度碎片化的產業,新技術落地需要長時間的積累與打磨,以及人力資源的不斷投入。

國內面向安防AI芯片的企業及主要產品

企業
產品
產品說明
國科微
國科GK7102
面向高清網絡攝像機的IPC芯片,內置優秀
的圖像處理算法和豐富的智能視頻分析算
景嘉微
圖形圖像處理芯片
國產GPU
富瀚微
IPCSoC和ISP
視頻編解碼和圖像信號處理芯片
深鑒科技
聽濤系列
產品主要面向無人機、安防、數據中心,融
入自身算法
華為海思
Hi3516CV500等
ARMA7架構,具備神經網絡加速能力
云端AI芯片“昇騰”系列
910可用于云端,支持128通道全高清解碼;
310主要用于邊緣端,可支持16通道全高
清解碼
云天勵飛
NNP100已經完成流片,基
于FPGA實現
用于DeepEye100智能盒子和
DeepEye200服務器加速卡
地平線
“旭日1.0”
嵌入式人工智能視覺芯片
阿里巴巴
Ali-NPU
面向圖像和視頻處理需求

數據來源:公開資料整理

    4、 智能家居

    智能家居近年來也成為人工智能重要的落地場景。從技術應用上講,人類90%的信息輸出是通過語音,80%的是通過視覺,智能家居領域應用最多的就是智能語音交互技術。近年來,正是看到語音交互技術與智能家居深度融合的潛力,谷歌、蘋果、微軟均將其作為進入智能家居領域的重要切入口,發布了多款軟硬件平臺,如亞馬遜推出的智能音箱設備。國內智能語音龍頭企業科大訊飛較早就切入了該領域,聯合地產商推出了硬件平臺魔飛(MORFEI)

    平臺,電視、咖啡機、電燈、空調、熱水器等產品都能通過融入相關平臺實現智能化。

    無論是智能音箱還是其他智能家居設備,智能功能都是在云端來實現,但云端存在著語音交互時延的問題,對網絡的需求限制了設備的使用空間,而且由此還帶來了數據與隱私?;?。為了讓設備使用場景不受局限,用戶體驗更好,端側智能已成為一種趨勢,語音AI芯片也隨之切入端側市場。國內主要語音技術公司憑借自身在語音識別、自然語言處理、語音交互設計等技術上的積累,開始轉型做AI語音芯片集成及提供語音交互解決方案,包括云知聲、出門問問、思必馳以及Rokid。

    出門問問也在2018年推出了AI語音芯片模組“問芯”MobvoiA1;Rokid也發在2018年發布了AI語音芯片KAMINO18;思必馳利用其聲紋識別等技術優勢,2019年初推出基于雙DSP架構的語音處理專用芯片TH1520,具有完整語音交互功能,能實現語音處理、語音識別、語音播報等功能。

    由于語音芯片市場過于細碎,需要企業根據場景和商業模式需要設計出芯片產品,這對傳統的通用芯片企業的商業模式是一種顛覆,以致于在2018年以前都很少有芯片巨頭進入該領域,這也給了國內語音芯片企業較大的施展空間。而對算法公司來說,通過進入芯片市場,進而通過解決方案直接面向客戶和應用場景,通過實戰數據來訓練和優化算法。

國內主要語音芯片廠商及產品情況

廠商
產品
簡介
杭州國芯
語音AI芯片GX8010
搭載NPU、DSP等技術,具備低
功耗、可離線等特點
聲智科技
低功耗麥克風陣列芯片
SAI101C
支持智能電視及機頂盒、智能家
居網關等產品
云知聲
雨燕UniOne
面向IoT的AI芯片
出門問問
芯片模組MobvoiA1
與國芯合作研發,出門問問提供
語音交互能力
Rokid
AI語音專用SoC芯片
KAMINO18
集成了ARM、NPU、DSP、DDR、
DAC等多個核心元件,結合其算
法優勢,能耗較低
思必馳
思必馳-深聰TAIHANG
芯片
與中芯國際合作開發,基于雙
DSP架構設計
全志科技
R系列芯片
集成語音識別應用,用于智能音
箱和智能家居

數據來源:公開資料整理

    5、 機器人

    機器人是人工智能行業最早的落地形態,也是現在和將來重要的應用方向?;魅酥饕嚼?mdash;—制造環境下的工業機器人和非制造環境下的服務機器人。工業機器人主要是面向工業領域的多關節機械手或多自由度機器人。服務機器人則是除工業機器人之外的、用于非制造業并服務于人類的各種先進機器人。

    隨著云物移大智等信息及智能化技術的發展,機器人在某些領域的工作效率高于人類,并在工業和服務場景中得到了大量應用。據調查數據統計,2017年,全球工業機器人產量達到38.1萬臺,同比增長30%,預計2018-2021年全球工業機器人產量將保持10%以上增速增長,2021年產量預計將達到63.0萬臺。中國是全球最大的工業機器人生產國,2017年產量達到13.79萬臺,同比大幅增長60%。服務機器人主要用于物流、防務、公共服務、醫療等領域,雖然規模不大,但是增長迅速。2017年全球產量為10.95萬臺,同比大幅增長85%。預計2018年全球專業服務機器人產量將達到16.53萬臺,同比增長32%,2019-2021年平均增速將保持在21%左右。

    機器人尤其是國內產業規模的快速擴大,將大幅帶動國內機器人相關智能芯片產業的發展?;魅擻煽刂?、傳感、驅動和電源四大裝置構成,其中控制裝置是機器人的“大腦”,核心是AI芯片。

    2014-2021年全球工業機器人產量及增速

數據來源:公開資料整理

    相關報告:智研咨詢發布的《2019-2025年中國AI芯片行業市場全景調查及投資方向研究報告

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