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人工智能芯片的概念分析

人工智能(Artificial Inelligence，英文缩写为AI)，是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门科学技术。人工智能的本质是对人类思维过程的模拟。从1956年正式提出“人工智能”概念算起，在半个多世纪的发展历程中，人们一直在这一领域进行长期的科学探索和技术攻坚，试图了解智能的实质。和任何曾经处于发展过程中的新兴学科一样，人工智能早期发展并非一帆风顺， 它曾受到多方质疑，不断经历起伏。近些年，大数据的积聚、理论算法的革新、计算能力的提升及网络设施的演进，使得持续积累了半个多世纪的人工智能产业又一次迎来革命性的进步，人工智能的研究和应用进入全新的发展阶段。

当前，人工智能正逐渐发展为新一代通用技术，加快与经济社会各领域渗透融合，已在医疗、金融、安防、教育、交通、物流等多个领域实现新业态、新模式和新产品的突破式应用，带动生产流程、产品、信息消费和服务业的智能化、高附加值转型发展。人工智能已处于新科技革命和产业变革的核心前沿，成为推动经济社会发展的新引擎。

AI芯片是人工智能产业的核心硬件。从广义上讲只要能够运行人工智能算法的芯片都叫作人工智能芯片，但是通常意义上的人工智能芯片指的是针对人工智能算法做了特殊加速设计的芯片。我国人工智能芯片起步较晚，但进步巨大，发展潜力无穷。

人工智能芯片的特性分析

1、通用芯片（GPU）

GPU是单指令、多数据处理，采用数量众多的计算单元和超长的流水线，主要处理图像领域的运算加速。

GPU是不能单独使用的，它只是处理大数据计算时的能手，必须由CPU进行调用，下达指令才能工作。

但CPU可单独作用，处理复杂的逻辑运算和不同的数据类型，但当需要处理大数据计算时，则可调用GPU进行并行计算。

2、半定制化芯片（FPGA）

FPGA适用于多指令，单数据流的分析，与GPU相反，因此常用于预测阶段，如云端。FPGA是用硬件实现软件算法，因此在实现复杂算法方面有一定的难度，缺点是价格比较高。与 GPU 不同，FPGA 同时拥有硬件流水线并行和数据并行处理能力，适用于以硬件流水线方式处理一条数据，且整数运算性能更高，因此常用于深度学习算法中的推断阶段。不过FPGA 通过硬件的配置实现软件算法，因此在实现复杂算法方面有一定的难度。将FPGA 和 CPU 对比可以发现两个特点，一是 FPGA 没有内存和控制所带来的存储和读取部 分速度更快，二是 FPGA 没有读取指令操作，所以功耗更低。劣势是价格比较高、编程复杂、整体运算能力不是很高。目前国内的AI 芯片公司如深鉴科技就提供基于 FPGA 的解决方案。

3、全定制化芯片（ASIC）

ASIC是为实现特定场景应用要求时，而定制的专用AI芯片。除了不能扩展以外，在功耗、可靠性、体积方面都有优势，尤其在高性能、低功耗的移动设备端。

定制的特性有助于提高 ASIC 的性能功耗比，缺点是电路设计需要定制，相对开发周期长，功能难以扩展。但在功耗、可靠性、集成度等方面都有优势，尤其在要求高性能、低功耗的移动应用端体现明显。谷歌的 TPU、 寒武纪的 GPU，地平线的 BPU都属于 ASIC芯片。谷歌的 TPU比 CPU和 GPU的方案快 30 至 80 倍，与 CPU和 GPU相比，TPU把控制电路进行了简化，因此减少了芯片的面积，降低了功耗。

4、类脑芯片

类脑芯片架构是一款模拟人脑的神经网络模型的新型芯片编程架构，这一系统可以模拟人脑功能进行感知方式、行为方式和思维方式。

有人说，ASIC是人工智能芯片的一个主要发展方向，但真正的人工智能芯片未来发展的方向是类脑芯片。

类脑芯片研究是非常艰难的，IBM、高通、英特尔等公司的芯片策略都是用硬件来模仿人脑的神经突触。

全球人工智能芯片行业规模分析

伴随5G技术普及，移动宽带的增强、海量机器类的通信提升、超高可靠低时延以及边缘计算能力的提升也逐渐落地。同时人工智能得益于5G的技术便利，可以全方位提升算法、算力和获取及处理数据的能力，其应用场景也逐步扩张至消费电子、汽车电子、视频处理、边缘计算及智能制造等下游领域，发展前景广阔。2021年全球人工智能芯片市场规模为127.60亿美元。

统计数据显示，2017年全球人工智能芯片市场规模32.36亿元，2021年全球人工智能芯片市场规模127.60亿元。2017-2022年全球人工智能芯片市场规模如下：

图表：2017-2022年全球人工智能芯片行业市场规模

数据来源：智研瞻产业研究院整理

人工智能芯片行业市场规模分析

统计数据显示，2017-2022年中国人工智能芯片行业市场规模增长率在2%-120%之间，2017年中国人工智能芯片行业市场规模33.79亿元，2021年中国人工智能芯片行业市场规模69.56亿元。

图表：2017-2022年中国人工智能芯片行业市场规模

数据来源：智研瞻产业研究院整理

技术发展趋势预测

1、更高效的大卷积解构/复用。在标准SIMD的基础上，CNN由于其特殊的复用机制，可以进一步减少总线上的数据通信，而复用这一概念，在超大型神经网络中就显得格外重要。如何合理地分解、映射这些超大卷积到有效的硬件上成为了一个值得研究的方向。

2、更低的Inference计算/存储位宽。AI芯片最大的演进方向之一可能就是神经网络参数/计算位宽的迅速减少——从32位浮点到16位浮点/定点、8位定点，甚至是4位定点。在理论计算领域，2位甚至1位参数位宽，都已经逐渐进入实践领域。

3、更多样的存储器定制设计。当计算部件不再成为神经网络加速器的设计瓶颈时，如何减少存储器的访问延时将会成为下一个研究方向。通常，离计算越近的存储器速度越快，每字节的成本也越高，同时容量也越受限，因此新型的存储结构也将应运而生。

4、计算和存储一体化。其要点是通过使用新型非易失性存储（如ReRAM）器件，在存储阵列里面加上神经网络计算功能，从而省去数据搬移操作，即实现了计算存储一体化的神经网络处理，在功耗性能方面可以获得显著提升。

图表：智能电网技术发展趋势预测

资料来源：智研瞻产业研究院整理

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人工智能芯片行业市场前景如何？智研瞻产业研究院发布的《2022-2028年中国人工智能芯片行业分析报告-市场供需现状与发展动向研究》详细分析了人工智能芯片行业相关定义 、全球人工智能芯片行业市场发展现状、中国人工智能芯片产业发展环境、中国人工智能芯片行业运行情况、中国人工智能芯片所属行业运行数据监测、中国人工智能芯片市场格局、中国人工智能芯片行业需求特点与动态、中国人工智能芯片行业区域市场现状、中国人工智能芯片行业竞争情况、中国人工智能芯片行业发展前景分析与预测、中国人工智能芯片行业发展策略及投资建议等，帮助企业和投资者了解人工智能芯片行业市场投资价值。您若想对人工智能芯片行业有个系统的了解或者想投资人工智能芯片行业，本报告是您不可或缺的重要工具。