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2023-09-20
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AI人工智能芯片也被称为AI加速器或计算卡,即专门用于处理人工智能应用中的大量计算任务的模块(其他非计算任务仍由CPU负责)。当前,AI芯片主要分为GPU、FPGA、ASIC。
当前,我国人工智能芯片行业正处在生命周期的幼稚期。主要原因是国内人工智能芯片行业起步较晚,整体销售市场正处于快速增长阶段前夕,传统芯片的应用场景逐渐被人工智能专用芯片所取代,市场对于人工智能芯片的需求将随着云/边缘计算、智慧型手机和物联网产品一同增长,并且在这期间,国内的许多企业纷纷发布了自己的专用AI芯片。
尽管国内人工智能芯片正逐渐取代传统芯片,但是集成商或芯片企业仍在寻找新的合作模式,这样才能很好地抓住新客户的需求。
据MRFR数据,2019年全球FPGA市场规模为69.06亿美元,在5G和AI的推动下,2025年全球FPGA的市场规模有望达到125亿美元,年复合增长率达10.42%。
人工智能芯片的发展路径:芯片种类不断丰富,逐渐从通用向专用过渡
从广义上讲,面向人工智能计算的芯片都可以称为人工智能芯片,目前主要包括基于传统架构的GPU、FPGA以及ASIC(专用芯片)。随着人工智能在生活各领域的渗透,人工智能应用落地和大规模商业化的需求,催生了对芯片研发的更高要求。人工智能芯片种类日趋多元,目前已正在研究的有类脑芯片、可重构AI芯片等,但其离商用还有较大差距。
作为一项计算密集型的新技术,人工智能早期可以依靠通用芯片的性能来迅速发展,而后期将依靠专用芯片来统治市场。定制的硬件才能实现更优的功耗效率,满足不同算法、结构、终端和消费者的需求,实现规模化的收益。当然,通用芯片与专用芯片永远都不是互相替代的关系,二者必须协同工作才能发挥出最大的价值。
短期GPU仍是主导,FPGA将成为市场增长点
GPU是目前市场上AI计算最成熟,、应用最广泛的通用芯片,按照弗若斯特沙利文的推算,2020年GPU芯片在AI芯片中的占达35.95%,占领最主要的市场份额。作为数据中心和算力的主力军,前瞻认为,GPU市场仍将以提升效率和扩大应用场景为发展目标,继续主导芯片市场。
在当前技术与运用都在快速更迭的时期,FPGA可编程带来的配置灵活性使其能更快地适应市场,具有明显的实用性。随着开发者生态的逐渐丰富,适用的编程语言增加,FPGA运用将会更加广泛。在专业芯片发展得足够完善之前,FPGA作为最好的过渡产品,在短期内将成为各大厂商的选择热点。
FPGA算力强、灵活度高,但技术难度大,与国外差距较为明显
FPGA在出厂时是“万能芯片”,用户可根据自身需求,用硬件描述语言对FPGA的硬件电路进行设计,其灵活性介于CPU、GPU、等通用处理器和专用集成电路ASIC之间。由于FPGA的灵活性,很多使用通用处理器或ASIC难以实现的下层硬件控制操作技术利用FPGA可以很方便的实现,从而为算法的功能实现和优化留出了更大空间。
同时FPGA一次性成本(光刻掩模制作成本)远低于ASIC,在芯片需求还未成规模、深度学习算法暂未稳定需要不断迭代改进的情况下,利用具备可重构特性的FPGA芯片来实现半定制的人工智能芯片是最佳选择。
目前,FPGA市场基本上全部被国外Xilinx、Altera(现并入Intel)、Lattice、Microchip四家占据,2018年其占比分别为56%、31%、3%、2.6%。其中,Xilinx和Altera两大公司对FPGA的技术与市场占据绝对垄断地位,占据了近90%的市场份额。
2023年全球FPGA市场规模有望破百亿美元
据MRFR数据,2019年全球FPGA市场规模为69.06亿美元,在5G和AI的推动下,2025年全球FPGA的市场规模有望达到125亿美元,年复合增长率达10.42%。
——更多数据来请参考前瞻产业研究院《中国人工智能芯片行业市场需求分析与投资前景预测》
人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。top域名认为人工智能不是人的智能,但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
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