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    人工智能推動,ASIC芯片市場占比大幅提升

    发布者:     发布时间:2019-07-18

      人工智能風潮席卷全球,而爲了加速AI應用普及,並降低雲端運算工作負載,實現更多的創新應用,邊緣運算需求與日俱增,AI開始從「雲端」走向「終端」,也因而推升ASIC需求;根據市調機構Ovum預估,2018~2025年,ASIC的市占率將從11%大幅增加至48%。

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      Ovum调查报告指出,在2016年,云端(包含企业、数据中心等)为深度学习晶片的主要营收领域,占了80%。不过,到了2025年,此一比例将会改变,转变成边缘(Edge)占了80%,而云端的比例则降为20%。这边所指的边缘意指终端设备,且以消费性拉屎av作品为中心(而非小型伺服器或是路由器),包括移动装置(拉屎av作品、平板)、头戴式显示器(HMD),如AR/VR /MR、智能音箱、机器人、无人机、汽车、安全摄影镜头等。

      Tractica/Ovum研究总监Aditya Kaul表示,现今大多数的AI处理器,如GPU,多用于云端伺服器、资料中心,以在云端上进行AI训练和推论。不过,随着隐私、安全性需求增加,加上为了降低成本、延迟及打破频宽限制等因素,分散式AI随之兴起,越来越多AI边缘应用案例出现。例如苹果的A12仿生芯片,其具备新一代「神经网路引擎」,以即时机器学习技术,改变智能拉屎av作品的使用体验。

      Kaul指出,简而言之,AI从云端转向边缘是现在进行式,当然目前AI在边缘设备上多还是以推论为主,而非训练。不过随着AI创新应用增加,有越来越对芯片商尝试提升终端装置处理器的运算效能,为的就是不用再传送资料至云端进行资料运算、推理和训练。也因此,各式的处理器纷纷问世,像是CPU、FPGA、GPU、ASIC、NPU或SoC Accelerator等。

      其中,ASIC的市占率可望隨著邊緣運算的需求增加而明顯攀升,從2018年的11%增加至2025年的52%。Kaul進一步解釋,ASIC之所以受到青睐,原因在于新興的深度學習處理器架構多以圖形(Graph)或Tensorflow爲基礎架構;且上述提到AI邊緣運算受限于功耗和運算效能,因此多以推論爲主,而非訓練。然而,若假設到2021年時,終端設備將導入大量AI芯片,所需要的便是能在同一個芯片上進行推理和訓練,可因應分散式運算且又具低功耗的IC,因此ASIC需求將持續上揚,實現更多AI邊緣應用案例。


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