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尊龙凯时 (中国)人生就是搏!无芯片不“AI”——AI算力芯片研究报告

发布时间:2024-06-01 23:57浏览次数: 来源于:网络

  尊龙凯时 (中国)人生就是搏!用于处理大规模机器学习任务和深度学习任务的计算资源,芯片成为当前算力的主要载体。

  远古时期,我们的原始工具是草绳、石头。后来,随着文明的进步,我们有了算筹(一种用于计算的小棍子)、算盘等更为实用的算力工具,算力水平不断提升。

  到了20世纪40年代,我们迎来了算力革命。1946年2月,世界上第一台数字式电子计算机ENIAC诞生,标志着人类算力正式进入了数字电子时代。

  再后来,随着半导体技术的出现和发展,我们又进入了芯片时代。芯片成了算力的主要载体。

  进入21世纪后,算力再次迎来了巨变。这次巨变的标志,是云计算技术的出现。算力云化之后,数据中心成为算力的主要载体。人类的算力规模,开始新的飞跃。

  AI芯片:以AI芯片为载体实现的算力是人工智能发展水平的重要衡量标准。广义是指面向人工智能领域的芯片均称为AI芯片;狭义是指针对人工智能算法做了特殊加速设计的芯片,也被称为“AI加速器”。

  优秀的算法需要足够的运算能力即高性能芯片的支持,目前AI芯片发展主要依赖两个领域:①模仿人脑建立的数学模型与算法,②半导体集成电路即芯片。

  AI芯片是AI算力的核心,随着AI应用的普及和算力需求的不断扩大,AI芯片需求有望率先扩张。

  根据亿欧智库,中国人工智能核心产业市场规模将持续平稳增长,预计2025年将达到约4000亿,预计2025年中国人工智能芯片市场规模将达到1780亿元。

  主流AI芯片基于技术架构分类大概有4种,即GPU、FPGA、ASIC和类脑芯片。

  GPU(GraphicsProcessingUnit)图形处理器。最初专用于图形处理制作,后逐渐应用于计算。因其超过CPU数十倍的计算能力,已成为通用计算机和超级计算机的主要处理器。2021年中国AI芯片市场中,GPU占比达到91.9%。据IDC数据,预计到2025年GPU仍将占据AI芯片八成市场份额。英伟达与AMD仍占据GPU霸主地位,2018年至今,国产FGPU也积极发展中,已有部分产品落地。

  FPGA(Field Programmable Gate Array)可编程逻辑门阵列。是一种“可重构”芯片,能够无限次编程,具有高度实时性和灵活性。

  CPU/GPU/FPGA/ASIC是目前用得较多的AI芯片,此类AI芯片大多是基于深度学习,也就是深度神经网络(DNN),以并行方式进行计算的芯片,也被称为深度学习加速器。

  模仿大脑结构的芯片具有更高的效率和更低的功耗,这类基于神经形态计算,也就是脉冲神经网络(SNN)的芯片为类脑芯片。目前,部分企业产品已进入小批量试用阶段,类脑芯片最快将于2023年成熟。

  现在用于深度学习的AI芯片(包括CPU、GPU、FPGA、ASIC)为了实现深度学习的并行计算的高性能,芯片面积越做越大,带来了成本和散热等问题尊龙凯时 (中国)人生就是搏!。Al芯片软件编程的成熟度、芯片的安全尊龙凯时 (中国)人生就是搏!,神经网络的稳定性等问题也未能得到很好的解决,因此,在现有基础上向更低功耗、更接近人脑、更靠近边缘的方向进行改进和完善此类AI芯片仍是当前主要的研究方向。

  根据机器学习算法步骤,AI芯片分为“训练(Training)”芯片和“推理(Inference)”芯片。

  “训练芯片”即在云端将一系列经过标记的数据输入算法模型进行计算,不断调整优化算法参数,直至算法识别准确率达到较高水平,追求的是高计算性能(高吞吐率)。

  “推理芯片”即将在云端训练好的算法模型进行裁剪优化变“轻”之后,进入“实战”阶段,输入数据直接得出准确的识别结果,追求的是低延时,尽可能短时间地完成推理过程。

  当前,大多数AI训练和推理工作负载都发生在公共云和私有云中,云仍是AI的中心。在对隐私、网络安全和低延迟的需求推动下,云端出现了在网关、设备和传感器上执行AI训练和推理工作负载的现象,更高性能的计算芯片及新的AI学习架构将是解决这些问题的关键。

  互联网是云端算力需求较旺盛的产业,因此除传统芯片企业、芯片设计企业等参与者外,互联网公司纷纷入局AI芯片产业,投资或自研云端AI芯片。

  5G与物联网的发展及各行业的智能化转型升级,带来了爆发式的数据增长。海量的数据将在边缘侧积累,建立在边缘的数据分析与处理可以大幅度的提高效率、降低成本。

  全球AI芯片市场被英伟达垄断,然而国产AI芯片正起星星之火。目前国内已涌现出了如寒武纪、海光信息等优质的AI芯片上市公司,非上市AI芯片公司如沐曦、天数智芯、壁仞科技等亦在产品端有持续突破。

  但我国设计软件、先进制程及设备与世界先进水平仍有差距,出口禁令、进口限制等因素使国内AI产业发展面临阻碍。

  当地时间3月2日,美国商务部将浪潮集团、龙芯中科等37个实体列入实体清单,扩大对浪潮等中国企业的出口禁令。

  近年来中美之间的贸易摩擦不断升级,双方在技术领域的竞争愈发激烈。目前自主可控进程中,国内企业在设计、制程、封装和测试等各个环节取得了显著进步,部分产品性能已经接近国际先进水平。另一方面,国家和地方政府也在积极出台各种政策措施,支持芯片产业的创新和发展,培育具有国际竞争力的芯片企业。

  数字中国建设对AI芯片国产化提出新要求。2023年2月27日,中央、国务院印发了《数字中国建设整体布局规划》,提出要夯实数字基础设施和数据资源体系“两大基础”。数字中国基础设施的建设有望拉动以数据中心、超算中心、智能计算中心为代表的算力基础设施建设,从而带动服务器与AI算力芯片的需求快速增长。

  ChatGPT引爆AI潮。将拉动云服务器数量的增长,其国内相关供应厂商将有望受益于下游AI+级应用所带来的算力需求增长,国内云服务器与算力相关厂商有望直接受益。

  市场需求:技术层和应用层的发展带动基础层的AI芯片的需求迅速增加,智能化趋势也带来数据的爆发式增长,对AI芯片算力的提升提出了新的需求,有变革意味着有发展机遇。

  政策扶持:政府不断出台新的产业政策扶持AI芯片领域的发展,政策利好助力企业的快速成长。

  外部环境:中美贸易摩擦加剧尊龙凯时 (中国)人生就是搏!,美国限制资金和技术流入中国的半导体领域,对尚不成熟的中国芯片市场冲击巨大。

  人才环境:中国数字化变革驱动底层技术的逐渐提升,国际影响力逐年上涨,在大数据、芯片设计及应用落地方面,也逐步建立了优势,产业发展也将吸引更多海外人才回国创业。未来产业链结构或将重构,吸引更多的企业、高校或社会组织形成合力,共同推动AI芯片的发展。返回搜狐,查看更多

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