随着嵌入式AI芯片各种智能终端设备运用的增加，一样平常的处理器已经无法知足终端设备智能特性的需求，以是越来越多的芯片制造商开始侧重开拓AI芯片，AI芯片初创公司也越来越多，大量风投正涌入AI芯片市场，全体AI芯片市场正发达发展。

AI芯片也被称为AI加速器或打算卡，即专门用于处理人工智能运用中的大量打算任务的模块（其他非打算任务仍由CPU卖力）。

要想理解AI芯片，必须先理解目前AI芯片的紧张处理器类型和其运用领域的领先企业。

AI芯片类型

CPU（中心处理器）专为通用打算设计，主攻打算和逻辑掌握功能，能高效处理单个繁芜打算顺序任务，但在大量打算方面表现低能。

GPU（图形处理器）最初是用于图像处理，现已成功运用在AI芯片上。
GPU包含数千个内核，能同时处理数千个线程，可并走运行大量打算。

FPGA（现场可编程门阵列）是可编程逻辑芯片，善于处理短小而密集的数据访问。
FPGA芯片许可用户通过眇小的逻辑块对电路路数编程，可以处理任何类型的数字函数。

ASIC（专用集成电路）是客制化的分外规格集成电路，由特定利用者哀求和特定电子系统的须要而设计制造，比较FPGA，客制化的ASIC一旦投产就无法变动。

其他芯片类型，如神经网络处理器（NPU），具有仿照人类大脑的体系构造，现在处于发展早期，未来有可能成为AI芯片主流。

当下，专用AI芯片能供应给机器学习技能须要的演习算法和高运行打算能力，其需求正快速增长。

AI芯片运用领域

AI芯片紧张有三个运用领域：演习层、云打算层和边缘设备打算层。

1、演习层

数据演习是用算法剖析数万亿个数据样本深度学习，并终极对现实天下做出智能回应。
目前芯片制造商不仅须要提升处理器性能，还须要供应全体芯片系统—包括硬件，框架和其他支持工具—才能让开发职员缩短AI技能开拓流程。
目前来说，NVIDIA和谷歌等公司是AI芯片数据演习运用的领先企业。

NVIDIA是数据演习的先行者，其开拓职员研发了GPU的并行打算架构可以加速深度学习演习过程。
NVIDIA借此契机转攻AI，并开拓了一种专注于深度学习加速的新GPU架构Volta，这种GPU现已广泛用于机器学习算法演习，NVIDIA由此而在硬件数据演习市场中霸占一席之地。

谷歌已开拓出TPU（Tensor Processing Units）和NVIDIA相竞争，TPU是专为深度学习和Google的TensorFlow框架而设计的一种ASIC。
谷歌表示，其TPU可供应180万亿次浮点运算性能，是NVIDIA最新数据中央GPU Tesla V100的六倍。
基于AlphaGo和数百万用户的云做事，谷歌未来将在数据演习市场上拥有巨大潜力。

2、云打算层

一个成熟的机器学习模型，要想运用在AI领域（如图像识别或机器翻译），其设计过程极其繁芜，而一样平常的推理打算密集度过高而无法运用在边缘设备上，以是在AI运用领域采取云打算是必须的。

数千人同时利用一个运用程序时，云做事器的功能须要足够强大才能支撑繁芜的运算。
FPGA善于处理低延迟和打算密集型任务，许可云做事公司修正芯片，以是FPGA芯片可以成为云做事器功能需求的首选。
现在很多传统芯片制造商，云做事供应商和初创公司已经在探求开拓FPGA办理方案。

英特尔是开拓异构打算技能的公司之一。
2015年英特尔收购了芯片制造商Altera升级其FPGA技能，现已开拓出用于深入学习云打算的CPU + FPGA稠浊芯片，这种稠浊芯片具备两种处理器的上风，不仅可供应打算能力，而且还有高内存带宽和低延迟的特性。
微软已采取这种技能加速其Azure云做事。

海内科技巨子腾讯也是云做事供应商，目前正在开拓FPGA办理方案支撑云打算，已经为其云做事云虚拟机开拓了中国首个“FPGA云打算”做事。
同基于CPU的云做事器比较，FPGA集成CVM能为HPC运用程序和深度学习开拓供应更好的打算能力。
利用了云端访问的FPGA便不再须要购买硬件，降落了AI运用程序的开拓本钱。
此外，腾讯也正在开拓商业用场的第三方AI运用程序。

3、边缘打算层

随着智好手机、传感器、可穿着设备以及智能家电等设备走向物联网化，会产生海量数据，而现有云打算带宽和打算资源还无法高效处理弘大的数据。
以是，在网络边缘端处理源数据，筛选出有效信息并传输到云端将成为一种新的打算模型，这种办法能有效降落云中央的网络带宽和打算负载。

此外，近几年来芯片体积逐渐缩小到险些可以嵌入任何设备，边缘打算也就变得更加可行。
像无人机、机器人、VR和AR沉浸式体验设备，自动驾驶汽车等未来都须要特定的AI硬件支持，为了知足不同设备的需求，许多初创公司正在推出自家ASIC芯片，而且大芯片制造商也在处理器中增加了AI功能。

比如海内手机和处理器生产商华为，就在考试测验集成AI芯片来提升其系统芯片性能。
华为采取了寒武纪的NPU，并推出了其旗舰智好手机Mate 10的SoC Kirin 970，这种AI芯片集成让手机相机的图像处理功能更强大。

AI的发展一定会带动芯片市场的变革。
算法开拓框架随时都在更新变革，纵然是像英伟达和谷歌这样目前引领着演习层市场的公司也随时可能会面临新的竞争。
此外，越来越多的AI运用程序正在开拓中，全体云打算市场不断增长，云做事供应商之间的竞争也将会加剧。
当然边缘打算市场也是现在和将来大公司们和创业公司竞争激烈的区域。
（编译：Sharon）

文章来源：

https://medium.com/syncedreview/tracking-the-transforming-ai-chip-market-bac117359459

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