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百度宣布昆仑2自研芯片量产 浅析我国AI芯片行业发展趋势

         8月18日,在百度世界大会上,百度宣布自主研发的第二代百度昆仑AI芯片——昆仑芯2实现量产。据介绍,昆仑芯2采用7nm制程,搭载自研的第二代XPU架构,相比一代性能提升2-3倍,适用云、端、边等多场景,未来将在自动驾驶、智能交通、智能助手等多个场景大显身手。

         中国工业传感器行业发展进入成熟期,主要增长动力来自于工业制造规模的增长与智能制造的应用,目前主流的核心处理芯片可分为 CPU、GPU、FPGA、ASIC 和通用智能芯片 5 大类,技术路线各有特色,应用的场景和市场也多有差异。

AI芯片分类及对比

芯片类型

技术特点

技术局限性

市场应用

代表企业

通用智能芯片

针对各类人工智能应用,专门优化架构与指令集,性能和功耗均较优

生态尚处于发展期,不支持密集控制、科学计算类应用

人工智能处理用的数据中心、加速卡、移动终端

寒武纪,华为海思,GoogleTPU

CPU

通用性最强,可执行各种控制、运算程序,擅长指令控制任务

运算芯片面积小,难以满足人工智能应用的算力需求

通用数据中心,个人电脑,移动终端

Intel, AMD,ARM

GPU

通用性较好,峰值算力高,并行运算单元擅长图形处理、科学计算

运算芯片面积大、成本高、功耗高,终端人工智能生态不成熟

图形和计算数据中心,计算加速卡,电脑显卡

Nvidia, AMD,ARM

FPGA

可重构逻辑单元,灵活适用于各类应用

开发难度大,芯片成本高、能效低

芯片开发过程中的验证与仿真

Xilinx

ASIC

针对特定应用,专门设计芯片架构,指令集简单,开发成本低

通用性较差

重视产品性价比的细分应用市场

比特大陆

资料来源:观研天下整理

         随着我国人工智能行业发展与人工智能生态体系的成熟,我国人工智能已经进入规模化应用初期阶段。互联网、金融等领域成为先发赛道,市场需求快速增长。人工智能应用领域的繁荣推动我国AI芯片市场需求加速扩容,我国AI芯片市场规模由2016年的29.7亿元增至2020年的136.8亿元,年复合增长率达42%。预计随着人工智能技术深化应用,推动人工智能全产业链各细分领域迈入高速发展期,预计2025年我国AI芯片市场规模有望达687.5亿元。

2016-2025年中国AI芯片市场规模(按营收额)情况
 
数据来源:观研天下整理

         发展起步较早的GPU芯片已实现规模化应用,通用性较高;可编程门阵列 FPGA 芯片可灵活编辑,多用于芯片设计开发过程的小批量验证;ASIC具备高性能、高处理速度,功能又低,虽然研发成本较高,但由于在各个层面具备显著优势,将成为未来AI芯片行业产品研发的主要布局方向,未来市场发展空间较大。

2020-2025年中国AI芯片细分品类增长率情况
 
数据来源:观研天下整理(TC)


         更多深度内容,请查阅观研报告网:
        《2021年中国AI芯片行业分析报告-产业发展现状与发展前景研究》

        行业分析报告是决策者了解行业信息、掌握行业现状、判断行业趋势的重要参考依据。随着国内外经济形势调整,未来我国各行业的发展都将进入新阶段,决策和判断也需要更加谨慎。在信息时代中谁掌握更多的行业信息,谁将在未来竞争和发展中处于更有利的位置。

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