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事在人为智能种类报告之四:智能时代,集成电路先

在政策的支持下,AI芯片将加速发展,应用领域也将加速拓展,相关上市公司中的龙头长期受益,A股市场上中科曙光(603019.SH)、大华股份(002236.SZ)、紫光国微(002049.SZ)以及东软集团(600718.SH)等值得关注。

    终端AI芯片:应用场景驱动,市场前景广阔:随着人工智能场景的应用深入渗透到行业的各个领域,在终端,推理(Inference)阶段的计算能力越来越成为瓶颈。一些对即时性要求很高的应用场景,已经无法通过在云端进行推理计算的方式满足,终端AI芯片加速成为了必选的方案。于是,以低延时、低功耗为目标的定制化终端AI芯片成为了各种应用场景的选择,该领域典型的参与者有专注无人驾驶场景的Mobileye、机器视觉领域的Movidius、消费电子端的寒武纪等。我们认为,终端AI芯片更接近消费者,在硬件先行的前提下,未来如能形成丰富的终端AI应用生态圈,则快速增长的出货量将摊薄前期研发成本,形成行业发展的正反馈。

6月13日,2018年亚洲消费电子展期间,零跑汽车宣布与大华股份联手研发的首款国产AI自动驾驶芯片“凌芯01”已进入集成验证阶段,明年第二季度进行实车测试。

    人工智能技术推进不达预期;芯片性能提升无法突破计算瓶颈;消费者对终端AI应用接受程度未达预期;

当前由于上层应用的加速迭代,前期的GPU方案已经较难满足多样化的应用需求,同时底层AI芯片GPU、FPGA、ASIC多条路线均在推动,尤其针对特定场景,特殊用途的ASIC芯片发展迅速,成为未来研发的重点。底层AI芯片的繁荣发展是支撑AI迅速普及深化的基础,在AI算法还未成熟,上层应用迅速演化的背景下,AI芯片行业仍将持续变革,众多有待挖掘的场景为AI芯片带来了机遇和挑战。

    软件加速遭遇瓶颈,AI专属芯片势在必行:神经网络算法应用的不断发展,使得传统的CPU已经无法负担几何级增长的计算量。传统CPU支持的指令集更加通用,主要针对非计算密集型的程序,其优化在于加速分支判断、逻辑判断等操作,对神经网络算法这种计算密集型的应用并不适合。在芯片产业的发展历史上,当软件加速方案已经远远达不到需求时,针对某一应用的硬件解决方案就会填补这一空白,从信号处理芯片DSP、图形芯片GPU到图像处理芯片ISP等,都是这一技术演进路径的案例。基于当下人工智能算法的广泛应用,AI专属芯片已成行业发展的必然选择。

人工智能的发展基础涉及到计算能力、算法和数据。在作为基础的前两项重点任务中,目前我国最明显的一个短板是计算能力的国产化,即AI芯片国产化。为达到人工智能产业发展三年行动计划的目标,AI芯片领域需要有快速进步。

    风险提示

在传统CPU时代,由于中国芯片公司技术尚未成型、下游应用生态份额较小,市场一直被国外公司占领。而在AI时代,中国芯片公司的技术条件已经有了长足的进步,且具备全世界最大的AI应用市场,在算法逐渐开源、应用更加开放的今天,以寒武纪AI芯片为代表的“中国芯”有望占据全球AI芯片产业链的较大份额。

    投资建议

从集成电路行业来看,受国家政策的扶持和大基金的带动,制造业的发展较快。大基金在明年很可能将加大对设计业的投入,尤其是国家战略新兴行业的芯片设计。综合以上的分析,AI芯片领域,尤其是芯片设计在中长期会取得快速的进步。

    我们认为,在人工智能的变革正在深入渗透到各行各业的时代,AI专属芯片作为计算能力的保障,将迎来巨大的需求。从云端的高性能服务器到终端的视频监控、消费电子等领域,在产业链上均有机会享受这场变革带来的红利。在上市公司受益标的方面,我们建议关注:拥有深度学习平台及产品XSystem的中科曙光(603019.SH)、在移动端AI芯片产业链布局较早的中科创达(300496.SZ)、与百度联合推出人工智能ABC一体机的浪潮信息(000977.SZ)、专注于视频监控前端智能化芯片的富瀚微(300613.SZ)。

电工电气网】讯

神经网络算法助推人工智能普及,计算能力需求爆发式增长:神经网络算法是当前最主流的人工智能算法,其通过海量样本数据进行机器学习,从而生成具备智能判断能力的模型。近年来,随着GPU等硬件计算平台性能的提升,以及互联网带来的大数据资源,神经网络算法已经被应用到人脸识别、语音识别等多个领域,实现了极高的准确率。但同时,神经网络算法的精确度提升十分依赖于海量的计算资源,计算能力的需求将在人工智能时代迎来爆发式的增长。

    服务器端AI芯片:多种技术路线实现高并发计算:神经网络训练(Training)阶段的加速主要在服务器端完成。在这一过程中,计算节点的处理芯片已不再是传统的CPU,更适合神经网络计算特点的芯片方案被采用,包括GPU、FPGA、以及专属的ASIC芯片方案。其中GPU的浮点计算能力较为出色,FPGA架构更为灵活,适合迭代开发计算,而专属的ASIC芯片方案性能最优,但是初期研发成本较高,目前主要是谷歌、英特尔等巨头玩家参与。三种方案在成本、功耗、速度方面各有优劣,在当前的一段时间内会并存。

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