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。
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 |
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。
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。
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