电子显微镜实验室一站式（搬运）专家亚瑟（Arthur）
2020-12-24 来自: 亚瑟半导体设备安装（上海）有限公司 浏览次数:272
此刻，专注于电子显微镜实验室一站式（搬运）专家亚瑟（Arthur）发现边缘侧AI应用需求越来越迫切，带动着相应的AI推理芯片向前发展。
所谓边缘侧AI，是指在端侧设备本身，而不是在云端或大型数据中心服务器上运行AI推理，这样做具有多种益处，例如消除了处理延迟，减少了数据传输量和带宽，并且还可以增加隐私安全。鉴于这种优势，边缘AI芯片市场的增长非常显著——2017年，市场才出现商用企业边缘AI芯片，据德勤预计，2020年，边缘AI芯片销量将超过7.5亿个。
2018年，人工智能芯片市场规模为66.4亿美元，预计未来几年将大幅增长，到2025年将达到911.9亿美元，年复合增长率为45.2%。
因此，许多公司都在努力开发人工智能芯片。然而，类似于CPU、GPU和基带处理器市场的成长过程，AI芯片市场也在经历着由少数大型玩家主导的命运。
目前，边缘AI芯片市场仍处于较为开放的竞争状态，还没有霸主。业内人士和投资者都在密切关注那些技术和产品力突出的公司。该领域将不可避免地通过投资、收购和优胜劣汰向前发展。未来几年内，可能会出现市场，实验室搬迁那么，谁将成为边缘AI芯片领域的英特尔或高通呢？在广义层面，AI芯片的领跑者是英特尔和英伟达（Nvidia）。目前，英特尔的CPU在AI推理市场占据主导地位，而Nvidia则主导着AI训练芯片市场。然而，相对于英特尔，Nvidia似乎更胜一筹，在数据中心AI芯片市场。实验室搬迁
为了赶超对手，英特尔不断通过收购相关的AI芯片初创企业来提升技术能力，就在2019年12月，英特尔以20亿美元收购了以色列的深度学习加速器开发商Habana。Habana的Goya加速器确实有独到之处，其技术很新颖，例如支持远程直接内存访问 （RDMA），实验室搬迁即从一台计算机的内存直接访问到另一台计算机的内存，而无需使用任一计算机的操作系统。此功能特别适用于大规模并行计算机集群，从而用于在云上训练复杂模型（目前，Nvidia在该领域占主导地位）。另一方面，Nvidia 最近发布了其 Jetson Xavier NX 边缘AI芯片，其算力高达21TOPS，特别是针对AI推理。此外，实验室搬迁一些AI芯片新星也很吸睛，如英国的Graphcore，最近，该公司与微软合作，以19.5亿美元的估值融资1500万美元。他们的旗舰产品 - 智能处理单元（IPU） - 具有极强的性能指标和新颖的架构，例如，使用处理器内内存将整个 ML 模型放在处理器内，以减少延迟内存带宽。另外一家初创企业Mythic 的体系结构同样值得关注，它结合了硬件技术，实验室搬迁如内存计算（无需构建缓存层次结构）、数据流体系结构（特别适用于基于图形的应用，如推理）和模拟计算（通过使用内存元素作为可调谐电阻器计算直接在内存内部进行神经网络矩阵操作）。Mythic在融资方面也没有落后于 Graphcore — — 2019 年 6 月，软银等投资者向其增加了3000万美元的投资实验室搬迁。虽然还不清楚谁将主导AI芯片市场，但从历史发展（如CPU和基带处理器领域）经验来看，IP是取胜关键，谁在这方面占据了先机，就将在竞争中处于优势地位。因此，创新依然是发展壮大的关键。