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2018年人工智能芯片行业分析 芯片之战胜负变数大

本文作者:互联网加网 更新时间:2019-05-07 14:05:40

优势和各类芯片,芯片或克服消极的弱点有很大的变数

由于市场规模到其应用领域的快速发展和不断开拓。现占地面积包括深度学习,机器视觉,指纹识别,人脸识别,个人助理,智能机器人,涉及工业机器人,安全识别,无人值守,更智能的医疗新兴产业,智能家居等13个具体的应用,人工智能势必会成为一个新一轮科技革命的强大动力。强作用力的背后,则是AI芯片之争,它分为以下几类:

图表3:引进人工智能芯片的分类

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从技术上来看,GPU,FPGA和ASIC具有的优势和劣势。从实际情况来看,GPU拥有最完整的生态系统支持,它具有较大的先发优势。由于市场已充分预期这一点,我们就不在这里赘述。人工智能的应用在云中的推理部分刚刚起步比前端设备更快发展。下面我们将介绍一些数据中心的云应用。在数据中心,FPGA越来越广泛的使用,以及ASIC航线风险太大,目前只有TPU的谷歌批量部署。

图4:比较处理器芯片-1

数据“腾讯科技工程”前瞻性的行业整合学院

具体地,GPU和CPU的共同点,二者的总线和外部世界,具有其自己的高速缓存系统,以及数字和逻辑单元。双方也有很大的差异。CPU需要非常通用处理各种数据类型,而需要的逻辑,和中断处理,诸如分支跳转时,CPU的因此是非常复杂的内部结构; 专用GPU来执行复杂的数学计算的几何形状,表面是高度统一的,大规模的数据 - 自由并且不需要被中断纯的计算环境的互相依赖的类型。因此,CPU控制和良好的一般类型不同的逻辑数据操作中,GPU良好大规模,独立和并行计算浮点。中国在GPU芯片的设计开发相对较晚,目前掌握的核心技术包括王家村魏,赵等核心。它开发JM5400图形芯片打破国外芯片垄断军事GPU领域伊迪丝国王,实现了军事GPU本地化。

与GPU和CPU FPGA芯片,高性能,低功耗和硬件编程功能相比。虽然FPGA通常比CPU的频率较低,但可以使用一个大的FPGA硬件实现并行度计算器。FPGA的高性能,低功耗,硬件可编程特性,使它们能够扩大应用范围,目前主要应用于通信FPGA ,,安全,视频,工业自动化等领域。

AS定制深入学习将捉对GPU和FPGA的计算速度和力量,并与人工智能的上升渗透,在智能手机,东西放在一起,如汽车联的领域的未来,人工智能芯片广泛应用,广阔的市场空间创造大量生产ASIC的可能性。随着大规模生产的条件下,单位成本的大幅下降,ASIC芯片今后可能成为研究领域的深度主流。目前,这家科技巨头纷纷发力的ASIC芯片上的深入研究。

脑芯片,它是基于神经形态工程学,从路的人脑信息处理学会。它旨在适用于非结构化信息的实时处理,以学习新的超低功耗计算机芯片的能力。脑芯片可以说是更接近人工智能芯片的目标,这适用于试图模仿人类大脑的基本结构,采用神经元和突触的方式来替换系统的传统架构,使该芯片可以是异步平行,低速分布式处理信息和数据,与自我意识,识别和学习能力沿着能力。

图表5:类型的人工智能芯片公司在中国的主要代表

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总体而言,崛起得益于大数据的深度学习的发展,显著提高计算能力和算法突破本身,这大大提升了计算能力得益于广泛的GPU,FPGA,ASIC芯片等人工智能应用,人工智能技术的核心芯片作为未来前景的一部分。

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