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人工智能芯片(简称AI芯片)是指含有专门处理人工智能应用中大量计算任务模块的芯片,属于集成电路和人工智能的交叉领域。自2016年以来,谷歌、百度、阿里、腾讯等互联网巨头以及多家知名的风险投资基金疯狂涌入人工智能行业,大力推动各初创算法(方案)公司在多个应用领域商业化落地。随着人工智能在视觉识别、语音识别等领域明确的商业化应用不断涌现,人工智能算法及方案芯片化、硬件化的趋势日益明显,具有深度学习算法加速功能的芯片需求快速提升。
人工智能领域的高速发展,取决于对前沿算法的研究、落地应用场景的积极探索及通过先进的芯片设计、制造技术来满足日益明确的商业需求三个关键因素。商汤科技、旷视科技、科大讯飞、思必驰、华为、寒武纪等多家中国公司对于前沿算法的研究已经走在全球前列,与美国齐头并进。中国对于落地应用的探索更是全球领先,已经出现包括人脸识别、智能安防、智能音箱、智能家居等多个落地的商业场景。新一代的AI芯片创业公司结合应用特点,采用了合理的先进芯片设计、制造技术,与美国同类公司相比位于同一起跑线上。业界普遍认为,AI芯片之争是中美两国公司间的竞争,中国目前暂时落后。但由于在应用探索上更加积极,未来中国AI芯片有可能超越竞争对手,成为全球领军力量。 AI芯片按照应用场景可以分为云端芯片和终端芯片,按照功能可以分为训练芯片和推理芯片。云端指服务器端,终端指包括手机、电脑、监控摄像头、家电、消费电子等在内的电子终端产品。训练指通过大量的数据输入,运用增强学习等非监督学习方法,训练出一个复杂深度神经网络模型的过程,其对芯片运算和存储的综合性能要求很高。推理指利用训练好的模型,使用新的数据去得出各种结论、完成各种任务的过程,其对芯片的速度、能耗、安全和硬件成本要求较高。 按照以上两个维度,可以将AI芯片划分至四个象限。其中,终端/嵌入式设备以推断应用为主,训练的需求尚不是很明确,但是,未来的终端设备将逐步具备训练和学习的能力。 |
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