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              AI芯片專家會議紀要0315

              作者:時間:2022-03-17來源:收藏

              1.市場概述:

              本文引用地址:http://www.snowlakeshores.com/article/202203/432070.htm


              2022年訓練芯片(用于機器循環學習獲得更佳參數的芯片)中國市場規模45萬片,單價1萬美元/片,市場規模為45億美元

              2022年推演芯片(模型訓練完成后不需要龐大計算量,需要盡快獲得推理結果的芯片),中國市場規模35萬片,單價2500美元/片,市場規模為8.7億美元


              訓練芯片:占95%,和FPGA約占5%。


              推理芯片:占5-10%(國內華為比較領先),FPGA占不到1%,剩下都是。國外的推理芯片里占比比中國相對高一些。


              2022年中國整體規模增速大概在15%左右,如果受到歐美影響,增速可能會降到10%


              總體市場規模國內占全球的20%左右,各類芯片所占比重相似,增速也類似大概在15%左右。主要的需求在美國和歐洲,GOOGLE,FACEBOOK,微軟等公司都在自研AI芯片。


              2.各類芯片相關特點與情況:

              2.1.:

              GPU具有生態和先發優勢。技術發展時間較長,相應的代碼社區比較完善,且有相應的開源代碼,算力也是三者中最優秀的。英偉達是絕對龍頭。使用成本最低,泛用性最高,但是一般來說功耗較高。我國的GPU還是比較弱,技術上面還有5-10年。

              GPU的主要應用領域在云端推理與訓練。是AI芯片中適用范圍最廣的芯片。

              2.2.ASIC:

              ASIC具有單位算力功耗較低的優勢,相應的代碼社區不夠完善,使用成本較高,功耗有不同規格。我國在ASIC上國產替代可能性相對較大,技術相對成熟(不過目前沒有批量商用的情況)。對??低?,大華股份這樣被美國限制的企業,可以采購國內生產的ASIC芯片進行商用,不過這部分可能僅限定在語音場景(圖像處理要求高一點)。ASCI需要對應用場景定制優化和策略,才能有較低的使用成本。

              ASIC主要應用領域在安防,數據中心,車載等相關對功率有要求的方面,也應用于觀測和邊緣計算等領域。

              2.3.FPGA

                FPGA為可編程芯片,因此生產和使用成本是三者中最高的,很難大規模商用,且底層語言的社區生態不完善。如果用C編程的話,有bug,且性能大幅下降。

              FPGA主要應用于研發領域,和一部分需要在一個板子上使用不同功能的應用場景。


              1. 目前AI芯片發展的制約因素:

              2021年晶圓廠產能緊張,但是國內產能相對需求而言還算可以。主要是國內高端GPU的技術比較弱,且沒有經歷過長時間的商用,商用進程推進比較緩慢。主要還是依靠國外(我聽他的意思,國產替代應用上有難度,需要時間)。下游配套產能也存在不足的情況。比如去年浪潮信息的服務器產能不足,導致了光有芯片但是沒地方用的情況??傮w而言國內電子元器件的產能還是比較低,制約了AI芯片的出貨情況。目前小廠的AI芯片很難大批量商用,主要是商業化的問題,技術層面的問題可以慢慢解決,如果商業化不解決的話,未來可能會死一批企業。

              美國制裁對我國的AI芯片發展也有很大的風險。=很多GPU芯片都用的英偉達的IO口設計,到時候如果國內被美國制裁,說知識產權問題,可能有這個專利的風險。


              1. GPU和ASIC的具體應用數據情況:

              對訓練芯片而言,算力需求無止境,計算量越大越好。云端服務器大概要用到64T-512T。GPU如之前所說,主要用于云端的計算和推理。

              對推理芯片和邊緣計算而言要看具體的應用要求。

              1. 攝像頭:低算力要求,2T算力,2W功耗

              2. 盒子(具體啥盒子沒說):8-16T算力,5W-10W功耗

              3. 邊緣服務器:32T算力,40W功耗


              1. AI芯片競爭格局:

              國外GPU目前還是壟斷性質的?;旧蠂aGPU的價格都是英偉達的70%。英偉達推出新的GPU基本上是性能翻2.5倍,價格翻1.5倍這樣子。

              國內的幾個牌子:壁仞,摩爾線程,靈汐,寒武紀(上市),平頭哥

              其中寒武紀有硬性的毛利率要求,60%,低了寒武紀不干,高了下游的人不干。其他的沒上市公司毛利率可能會第一點,主要困難在變現。

              景嘉微和芯原有自主IP.

              景嘉微主要做渲染和軍工,性能不咋地,只能做桌面顯卡。國外對國內有技術的原理出口限制,很多自研也沒辦法用在WINDOWS上,也沒辦法購買授權。加上軍工本來就不讓買國外的東西,所以可能公司也受到了一定的限制。

              目前國內很多AI芯片,包括國外,主要應用在互聯網數據分析上。比如百度,阿里,他們都有自研AI芯片,也很少會向別的網絡公司采購AI芯片,基本都是自己研制出來自己用。但是互聯網的AI應用肯定量是很大的。

              阿里也在研究類腦芯片,處于研究,概念階段。如果做出來會重新構造目前的X86,GPU,CPU體系。但是很難,技術發展預計5-10年(還不一定能研究出來),商用生態初級要5年,成熟要10年,所以最終類腦芯片也要20年才能正式商用,目前先不用看。



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