ASIC:人工智能专用芯片,龙头强者恒强
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随着机器学习、边缘计算的发展,大量数据处理任务,对计算效率、计算能耗等都提出了更高的要求。
常见的AI加速芯片按照技术路线可以分为GPU、FPGA、ASIC三类。
按照CPU、GPU、FPGA、ASIC顺序,芯片算力水平逐渐增加,其中ASIC算力水平最高,在1万-1000万Mhash/s之间。
资料来源:IDC、民生证券
ASIC行业概览ASIC(ApplicationSpecificIntegratedCircuit)专用集成电路:是一种为专门应特定用户要求和特定电子系统的需要而设计、制造的集成电路。
ASIC具有较高的能效比和算力水平,但通用性和灵活性较差。
能效方面:由于ASIC是为特定应用程序设计的,其电路可以被高度优化,以最大程度地减少功耗。
根据BobBroderson数据,FPGA的能效比集中在1-10MOPS/mW之间。
ASIC的能效比处于专用硬件水平,超过100MOPS/mW,是FPGA的10倍以上。
算力方面:由于ASIC芯片的设计目标非常明确,专门为特定的应用场景进行优化,因此其性能通常比通用芯片更高。
ASIC可以针对专门任务进行架构层优化设计。在早期,ASIC的下游应用场景主要为各领域智慧终端设备,因此在终端推断市场规模较大。目前,随着云端算力需求的不断增加,ASIC凭借出色的算力水平开始在云端推断领域快速渗透。
行行查 | 行业研究数据库 资料显示,目前市场上主流ASIC有TPU芯片、NPU芯片、VPU芯片以及BPU芯片,它们分别是由Google、寒武纪、Intel以及地平线设计生产。
由于ASIC开发周期长,仅有大厂有资金与实力进行研发。同时,ASIC是全定制芯片,在某些特定场景下运行效率最高,故某些场景下游市场空间足够大时,量产ASIC芯片可以实现丰厚的利润。
KBVResearch报告数据显示,2019-2025年,全球ASIC芯片市场规模预计将达到247亿美元,在预测期内以8.2%的复合年增长率增长。
资料来源:KBV Reserch
市场格局方面来看,全球 ASIC 领域 呈现百花齐放局面,虽早期 ASIC 芯片以谷歌 TPU 为代表性产品,但如今中国 ASIC 厂商已实现加速追赶,显著缩小国内外产品技术差距与应用表现。
国外谷歌、英特尔、英伟达等科技巨头相继发布了TPU、DPU等ASIC芯片,国内寒武纪、比特大陆、地平线、澜起科技等公司也都推出了深度神经网络加速的ASIC芯片。
ASIC在研发制作方面一次性成本较高,但量产后平均成本低,具有批量生产的成本优势。
目前人工智能属于大爆发时期,大量的算法不断涌出,远没有到算法平稳期,ASIC专用芯片如何做到适应各种算法是当前最大的问题。但随着技术、算法的普及,ASIC将更加具备竞争优势。
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