AI芯片风口，华为与瑞芯微谁可以笑到最后呢
在众多种类的芯片中，专注于人工智能应用的ai芯片是名副其实的“风口”——无论是科技巨头还是初创企业，芯片厂商还是互联网公司，纷纷积极布局这一领域。
以bat为代表的互联网公司在芯片行业虽无深厚家底，但是靠着雄厚资金、尖端人才和海量数据，步子走得一点儿也不慢。继今年4月阿里达摩院宣布正在研发应用于图像视频分析、机器学习领域，性价比是同类产品40倍的神经网络芯片ali-npu之后；百度在7月的ai开发者大会上正式推出了专注于自然语言处理、图像识别、自动驾驶等应用的“中国首款云端全功能ai芯片”昆仑。
ai芯片大热，初创企业们同样热情高涨。成立于2015年的地平线已经推出了面向智能驾驶的征程（journey）系列处理器和面向智能摄像头的旭日（sunrise）系列处理器；成立于2016年的寒武纪则于今年5月在上海发布了采用7nm工艺的第三代机器学习终端处理器1m，其性能比此前发布的寒武纪1a高10倍。
一线芯片企业在ai领域早已深入布局，甚至已先声夺人。在ces 2018上，瑞芯微发布了旗下首款ai处理器rk3399pro，首次采用cpu+gpu+npu硬件结构设计，其片上npu运算性能高达2.4tops，具备高性能、低功耗、开发易等优势；同年3月，***芯片厂商联发科发布了首款内建ai功能的芯片曦力p60，内置了专门用作ai运算的apu，可以提供从入门到高级的完整api支持和开发者工具包。
ai芯片风口，究竟具有什么样特质的企业才能抓得住飞得起来呢？ 智能互联设备激增催热人工智能ai芯片 近几年，市场上一个明显的趋势是智能手机的人口红利正在消失，出货量逐年逼近天花板，与之相反的是，智能互联设备却呈海量激增之势。智能音箱是消费领域的典型代表，市场研究公司canalys的数据显示，今年第一季度的智能音箱全球出货量高达900万台，较去年同期增长210%；智能摄像头则是产业领域的典型代表，目前国内大概装有1.76亿个监控摄像头，预计三年内数量会增加到6.26亿。在数量暴增的同时，对摄像头的要求也越来越高，正在从“看得见”向“看得懂”转变，这就要求摄像头更加“智慧”。
显然，这些新型的智能互联设备需要以自然语言处理、图像识别为代表的深度学习技术作为支撑，由此对设备的大脑——芯片在计算能力和功耗方面提出了新的要求。好比绘图工作会交给 gpu 而不是 cpu 是一样的道理，早在2011年，谷歌就发现，如果每位用户每天使用3分钟谷歌提供的基于深度学习语音识别模型的语音搜索服务，就必须把现有的数据中心扩大两倍。这意味着已有的cpu和gpu都不能满足需求，这驱动了谷歌自己研发更高效的ai芯片——npu。ai 芯片的大热正是基于这样的理念：让适合的架构来做适合的工作，才能得到更高的效率和更低的功耗。专用于人工智能的芯片和传统的计算芯片存在很大的差异——典型cpu的架构中需要大量的空间去放置存储单元和控制单元，相比之下计算单元只占据了很小的一部分，算力无法满足深度神经网络（dnn）的计算需求；而ai芯片则具有大量的计算单元，能够适合大规模并行计算的需求。
图：cpu和gpu架构对比
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显然，这些新型的智能互联设备需要以自然语言处理、图像识别为代表的深度学习技术作为支撑，由此对设备的大脑——芯片在计算能力和功耗方面提出了新的要求。好比绘图工作会交给 gpu 而不是 cpu 是一样的道理，早在2011年，谷歌就发现，如果每位用户每天使用3分钟谷歌提供的基于深度学习语音识别模型的语音搜索服务，就必须把现有的数据中心扩大两倍。这意味着已有的cpu和gpu都不能满足需求，这驱动了谷歌自己研发更高效的ai芯片——npu。ai 芯片的大热正是基于这样的理念：让适合的架构来做适合的工作，才能得到更高的效率和更低的功耗。专用于人工智能的芯片和传统的计算芯片存在很大的差异——典型cpu的架构中需要大量的空间去放置存储单元和控制单元，相比之下计算单元只占据了很小的一部分，算力无法满足深度神经网络（dnn）的计算需求；而ai芯片则具有大量的计算单元，能够适合大规模并行计算的需求。
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