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AI芯片未來產業的方向

2020-02-21 14:16:07 來源:康爾信電力系統 點擊:645

【大比特導讀】人工智能主要包含三大因素,各自是數據、算法和算力;從運用方面講,AI 芯片可分成云AI 芯片和端AI 芯片;AI芯片的普及,最少將會影響到四個應用領域。

人工智能主要包含三大因素,各自是數據、算法和算力。其中數據是基礎,由于在具體運用之中的信息量愈來愈大,促使傳統式計算方法和硬件配置無法符合需求,才催產了AI 運用的落地。

AI 芯片的生態鏈

從理論說,可以驅動AI 程序流程的芯片都稱為AI 芯片。從范圍而言,AI 芯片是為融入AI 算法開展了獨特設計的芯片。

AI芯片

從運用方面講,AI 芯片可分成云AI 芯片和端AI芯片。云AI 芯片應用于云端服務器及大數據中心;端AI 芯片運用于智能產品、IoT端設備。將來,人工智能將會在我們的生活起居中獲得普及化,如同英特爾創辦人黃仁勛所說:“將來,AI 與AI 芯片將無所不在:全自動咖啡機 保溫水杯、話筒、乃至耳飾、鞋子這種小物品都是智能化的。”

云AI 芯片的特性是性能強勁、可以同時適用很多運算、適用識別圖片、及其視頻語音、視頻編輯。端AI 芯片則必須置入到機器設備內部,讓機器設備不連接網絡就能具有AI 能力。AI 芯片對于人工智能的實際意義,可以理解為為發動機跟汽車。人工智能基礎理論早已提出多年,因為它需要一臺計算能力強力強的“發動機”驅動,因此很多年沒有真正跑起來,直至AI 算法、互聯網大數據及其AI 芯片的出現。

人工智能的反擊是在2012 年計算機視覺屆的“奧林匹克”—ImageNet挑戰賽的比賽場上,來自于多倫多大學的GeoffreyHinton教授和他的精英團隊第一次用到了GPU 芯片和深度學習算法,變成AI 有史以來的一個關鍵連接點 。

在2015年的ImageNet比賽上,微軟公司亞洲地區研究所精英團隊也是憑著 GPU 與深度學習算法,第一次讓計算機的圖像識別技術超過了人類。人類識圖差錯率約為4%,而冠軍團隊機器設備識圖的差錯率為3.57 %。在圖像識別技術盛行以后,視頻識別、語音識別技術、漢語翻譯、智能語音助手等一系列AI 運用應運而生。

AI芯片的普及,最少將會影響到四個應用領域:家居家具 /消費電子產品、安防監控系統、無人駕駛及其云計算技術。

AI芯片的困境 :競爭力與多元化

現階段,不論是新成立公司還是芯片設計大佬,壓力全是日益增加。一般而言,只要有應用領域的適用、充足的資金和工程能力,AI 芯片做出來不會變成大的難題。但針對AI 芯片這一新興經濟體來講,談銷售市場合理布局確實有一些為時過早,大伙兒心里都清楚這將是一場 攻堅戰,而產業鏈真正的將來和發展前景還是在于自主創新。

從目前的銷售市場狀況看來,2019 年全部產業鏈趨向平靜也反映出了大伙兒早已慢慢從確保作用的粗放型設計方案變化為提升競爭力和差異的精耕細作了,但是做出競爭力和多元化卻不易。

要想獲得顧客,做服務、建生態是時下開啟銷售市場的發展方向,可是“硬件配置 好做,軟件難”確是大伙兒 廣泛反映的難題 。有業界人強調,無止盡的軟件工具提升讓大伙兒深受困擾,從單核、多核到多芯片、多板卡,再到神經網絡算法和非NN 算法、異構系統、硬件軟件協同提升,軟件工程師會碰到各種各樣難題,這都將為大伙兒持續深耕上帶來了阻力。

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