2021-2027年中国AI芯片市场前景展望与市场调查预测报告
报告目&= #24405;及图表目录
智研数据研究中心 = 32534;制
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《2021-2027年中国AI芯片市场前景展望与市场调查预测报告》信息及时,资料详= 23454;,指导性强,具有?= 20;家,独到,独特的优= 势。旨在帮助客户掌= 5569;区域经济趋势,获?= 1;优质客户信息,准确&= #12289;全面、迅速了解目= 069;行业发展动向,从而= ;提升工作效率和效果= 65292;是把握企业战略发ì= 37;定位不可或缺的重要= 决策依据。
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报= ;告说明、目录及图表= 30446;录详见第二部分。
AI芯片发展迅猛,GPU份额或达三分之一:智能芯片算力的提升是实现人工智能的“基础保障”。无论是算法的实现、海量数据的获取和存储,还是计算能力的体现都离不开目前唯一的物理基础——芯片。据预估,全球人工智能芯片出货量持续走高,市场规模将从2016年的5亿美元增长至2025年的122亿美元,复合年均增长率保持超过40%的高速率。与此同时,伴随人工智能芯片技术不断成熟和应用落地,人工智能芯片占据人工智能总体市场规模的比例逐年递增,据预计将从2016年的8%提高至2020年的12%。常见人工智能芯片包括目前CPU、GPU、FPGA、ASIC,目前GPU可以占据人工智能芯片市场份额的三分之一左右。
芯片种类
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CPU
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GPU
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FPGA
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ASIC
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芯片架构
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70%为缓存和控制单元,30%为计算单元
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叠加大量计算单元和高速内存,逻辑控制单元简单
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具备可重构数字门电路和存储器,根据应用定制
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电路结构可根据特点领域应用和特定算法定制
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擅长领域
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逻辑控制、串行运算等通用计算
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3D图像处理、密集型并行运算
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算法更新频繁或市场规模较小的专用领域
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市场需求量大的专用领域
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优点
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擅长复杂度高的串行计算
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并行运算能力强
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高性能、架构灵活
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专用性强,高性能、功耗低、量产成本低
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缺点
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延迟严重、计算效率低、散热高
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价格贵、功耗散热高
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编程门槛高、峰值性能不如GPU
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开发周期长,上市速度慢,风险极大
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排名
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企业
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国家/地区
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代表性AI芯片组
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AI芯片研究领域
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1
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NVIDIA
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美国
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Titan系列、Tesla系列、DRIVE系列、Jetson系列
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针对PC、数据中心、自动驾驶、机器人等领域的AI芯片
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2
|
Intel
|
美国
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NirvanaNNP系列、MyriadⅩVPU
|
深度学习专用硬件及计算机视觉芯片
|
3
|
NXP
|
荷
|
兰i.MX系列处理器
|
汽车电子及AI物联网芯片
|
4
|
IBM
|
美国
|
TrueNorth芯片
|
模仿人类大脑神经元芯片
|
5
|
AMD
|
美国
|
RadeonInstinct系列芯片、VegaGPU芯片
|
深度神经网络加速芯片
|
12
|
华为深思
|
中国
|
麒麟970芯片
|
智能手机芯片
|
21
|
瑞芯微
|
中国
|
PK3399Pro处理器神
|
经网络处理器
|
22
|
寒武纪
|
中国
|
1A/1H/1M终端处理器IP
|
深度学习专用处理器
|
23
|
芯
|
原中国
|
VIP8000处理器
|
AI视觉处理器
|
24
|
地平线机器人
|
中国
|
征程、旭日系列处理器
|
自动驾驶、人脸图像辨识等专用领域AI视觉芯片
|
报?= 8;详细访问地址://www.compuke.net/b/dianzi/V81894V3DP.html