《全球及中国云端芯片市场规模分析.docx》由会员分享,可在线阅读,更多相关《全球及中国云端芯片市场规模分析.docx(11页珍藏版)》请在taowenge.com淘文阁网|工程机械CAD图纸|机械工程制图|CAD装配图下载|SolidWorks_CaTia_CAD_UG_PROE_设计图分享下载上搜索。
1、全球及中国云端芯片市场规模分析 当前AI芯片设计方案众多, 广义上所有面向人工智能应用的芯片都可被称为AI芯片. AI运算以”深度学习”为代表的神经网络算法, 系统需能高效处理大量非结构化数据(文本、视频、图像、语音等), 所以硬件需有高效运算能力. 执行人工智能任务的AI芯片主要可分成四种架构, 若依人工智能系统开发的角度说, 可再区分成两种类别, 第一类为CPU和GPU, 称作软件配合硬件;第二类为FPGA和ASIC, 称作硬件配合软件. 根据应用场景可分为服务器端(云端)芯片和终端(边缘端)芯片. 在深度学习的训练阶段, 由于数据量及运算量极度庞大, 单一处理器无法独立完成一个模型的训练
2、过程, 所以负责AI算法的芯片采用的是高性能计算技术, 一面要支持尽可能多的网络结构以保证算法的正确率和泛化能力, 另一方面也必须支持浮点数运算, 同时为了能提升性能还必须支持阵列式结构, 执行加速运算. 在推断阶段, 由于训练出来的深度神经网络模型仍非常复杂, 推断过程仍属计算密集型和存储密集型, 可选择部署在服务器端. 人工智能与区块链的发展带来特殊应用芯片飞速成长, 人工智能芯片的发展路径经历了从通用走向专用, 2016年全球人工智能芯片市场市场规模达到24亿美元, 预计到2020年将达到146亿美元, 增长迅猛, 发展空间巨大. 全球2016-2020年人工智能芯片市场规模及预测(亿美
3、元) 细分领域的市场预测上, 可从中金公司研究数据作观察, 2017年整体AI芯片市场规模达到62.7亿美元, 其中云端训练AI芯片20.2亿美元, 云端推理芯片3.4亿美元, 边缘计算AI芯片39.1亿美元;到2022年, 整体AI芯片市场规模将会达到596.2亿美元, CAGR57%, 其中云端训练AI芯片172.1亿美元, CAGR53.5%, 云端推断芯片71.9亿美元, CAGR 84.1%, 边缘计算AI芯片352.2亿美元, CAGR55.2%. 2017-2022年AI芯片细分市场预测(亿美元) 芯片是人工智能领域不可或缺的成分国务院在2015年7月提出以”互联网+”为核心的产
4、业横向连接升级指导意见, 接着在2016年4月发布机器人产业发展规划中, 人工智能逐渐成为政策发展的核心项目, 2017年7月提出的新一代人工智能发展规划分别制定2020年、2025年、2030年三阶段的战略目标, 其中第一阶段的促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020年), 将重点扶持神经网络芯片, 冀望AI芯片量产且规模化应用. 随着AI使用的广泛使用, 带动AI芯片常常的蓬勃发展. 数据显示, 2019年-2021年, 中国AI芯片市场规模为124亿元193.7亿元305.7亿元, 分别同比增长53.6%56.21%57.82%, 年复合增长率为57.01%. 其中云端
5、芯片市场份额最大, 接近50%, 市场规模从2019年的61.4亿元增长至2020年139.4亿元 中国人工智能芯片市场规模 各类市场智能芯片产品结构 GPU提供了多个并行计算的基础结构, 并且核心数较多, 可以进行海量数据的并行计算;拥有更高的访存速度;第三, GPU拥有更高的浮点运算能力. 因此, GPU是AI“训练”阶段较为适合的芯片. GPU在AI时代的云端训练芯片中占据较大的份额, 达到64.%. 虽然后期由于FPGA以及ASIC技术的突破, GPU的市场份额有所下降, 但是仍然是云端训练市场份额最大的芯片, 2019年-2021年年复合增长率达到40%. 2019-2021年中国云
6、端训练芯片市场规模 2019-2021年中国云端训练芯片产品结构 2019-2021年中国云端训练芯片产品增长率 从目前的技术看, FPGA由于量产成本高, 并且设置需要FPGA硬件姿势, 编程和配置较高;ASIC由于开发周期较长, 开发难度, GPU在云端推理阶段仍然是较为合适的芯片, 但是有GPU也存在功耗高, 量产成本高等问题, 所以GPU在云端推理阶段的市场份额并没有明天优势, 约为41.84%, 年复合增长率为56.5%. 2019-2021年中国云端推断芯片市场规模 2019-2021年中国云端推断芯片产品结构 2019-2021年中国云端推断芯片产品增长率 随着人工智能应用的推进, 人工智能生态不断完善, 在终端设备上将会出现越来越多的越来越多的AI应用, 对推断计算的需求会越来越多, 终端推断芯片的需求也会随之增加. 未来, 随着终端细分场景的落地, 终端推断芯片将呈现出专业化发展趋势, 同时由于终端对于性能、功耗、成本都更为敏感, 这也使得相比GPU、FPGA更为专用、能效更高、成本更低的ASIC芯片将呈现快速增长势头. 但是GPU目前依然是主流终端设备中的必须器件, 所以市场份额不会下降太多. 2019-2021年中国终端推断芯片市场规模 2019-2021年中国终端推断芯片产品结构2019-2021年中国终端推断芯片产品增长率