Nvidia 在 2017 年时指出到 2020 年,全球云端训练芯片的市场规模将达到 110 亿美元,而推断芯片(云端+边缘)的市场规模将达到 150 亿美元。

现如今,AI芯片的应用场景日新月异,不再局限于云端,开始部署于智能手机、安防摄像头及自动驾驶汽车等消费终端。除了追求性能提升外,AI 芯片也逐渐专注于特殊场景的优化。按承担的任务来分,可以被分为用于构建神经网络模型的训练芯片,与利用神经网络模型进行推断的推断芯片。训练芯片注重绝对的计算能力,而推断芯片更注重综合指标,单位能耗算力、时延、成本等,而以相变材料为基础的新一代相变存储器(PCM)在这方面占据了得天独厚的优势,通过PCM存储技术实现在数据存储的位置执行计算来加速全连接神经网络的训练,利用PCM存储特有的和脑神经单元类似的电性而实现本地运算、本地存储、本地学习、本地做决定的强大功能,这将大大提高芯片学习效率,降低数据交互的延迟,降低功耗。同时基于PCM存储技术的AI芯片将摆脱计算与存储分离的束缚,能够在数据存储的区域实现本地计算,这将是革命性的进展,为AI芯片导入个人智能设备中提供关键性的突破。

   在消费智能设备市场,手机芯片受惠于手机 SoC 价格不断上升、AI 向中端机型渗透,安防芯片受益于现有设备的智能化升级,芯片需求扩大,都将为行业创造更广阔的市场空间。自动驾驶方面,针对丰田公司提出的算力需求,我们看到当下芯片算力与 L5 级自动驾驶还有较大差距,加上市场需求不断火热,对于江苏时代全芯存储科技有限公司(AMT)新入市场厂商来说,此领域是一个市场风口的切入点,AMT拥有完备的PCM存储技术,在此领域具有得天独厚的优势,能够在竞争格局未定之前在此领域占据一席之地。


2018年09月27日

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