人工智能新型芯片应用前景-人工智能新型芯片应用前景如何

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能新型芯片应用前景的问题，于是小编就整理了3个相关介绍人工智能新型芯片应用前景的解答，让我们一起看看吧。

1. gpu芯片用途及发展前景分析？
2. ai芯片用途？
3. 人工智能芯片的市场定位？

gpu芯片用途及发展前景分析？

地方政策给力，加强人工智能芯片资金支持

人工智能芯片指的是针对人工智能算法做了特殊加速设计的芯片。现阶段，这些人工智能算法一般以深度学习算法为主，也可以包括其它机器学习算法。

短期内GPU仍将主导Al芯片市场，短期将延续Al芯片的领导地位。GPU作为市场上Al计算最成熟、应用最广泛的通用型芯片，应用潜力较大。凭借其强大的计算能力、较高的通用性，GPU将继续占领Al芯片的主要市场份额。

截至目前，全球人工智能的计算力主要是以GPU芯片为主。据Frost&Sullivan，目前GPU芯片在AI芯片中的占比最大，达36.54%。预测到2020年占比将提升至42.3%，市场规模约为38亿美元，预测到2024年占比提升至51.4%，届时全球人工智能GPU芯片市场规模将达111亿美元

ai芯片用途？

理论上，AI芯片能让手机拥有更好的性能、以及更长的续航时间。而且对用户隐私的安全性也更有保障，目前很多机器学习服务(例如语音助手)需要将你的数据发送到云端进行分析计算，中途的数据交换隐藏着用户的隐私信息。

如果有了AI，就能增加CPU核心同步工作的次数。在这方面，高通AI主管Gary Brotman认为“并行化肯定是未来核心的关键，CPU执行会因此变得强力有效”。

人工智能芯片的市场定位？

随着大数据的发展，计算能力的提升，人工智能近两年迎来了新一轮的爆发。而人工智能的实现依赖三个要素：算法是核心，硬件和数据是基础，芯片就是硬件的最重要组成部分。它其实包括两个计算过程：1、训练（Train）；2、应用（Inference）。

为什么需要人工智能芯片？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。深度学习作为机器学习的分支，是当前人工智能研究的主流方式。简单说就是用数学方法模拟人脑神经网络，用大量数据训练机器来模拟人脑学习过程，其本质是把传统算法问题转化为数据和计算问题。所以对底层基础芯片的要求也发生了根本性改变：人工智能芯片的设计目的不是为了执行指令，而是为了大量数据训练和应用的计算。

目前我国的人工智能芯片行业发展尚处于起步阶段。随着大数据的发展，计算能力的提升，人工智能近两年迎来了新一轮的爆发。数据显示，2016-2019年我国智能芯片的市场规模从19亿元增长至56.1亿元，复合年均增长率为43.5%，预计2021年市场规模将进一步增长，达到86.3亿元。未来，人工智能芯片行业市场前景非常可观。

人工智能已经成为目前芯片行业的一个重要驱动力。回顾人工智能在半导体行业的发展，我们可以清晰地看到一条从云到终端的演进路线。

　　最初，人工智能主要是作为一种服务部署在云端。本代人工智能基于大数据和神经网络，因此在训练时候需要大量的算力，在云端部署的时候也需要算力做支撑，因此云端人工智能领域中以Nvidia为代表的GPU加速人工智能成为了关注焦点，同时也有以Graphcore、Habana为代表的云端专用人工智能芯片公司与GPU分庭抗礼。2018年之后，随着模型和芯片设计的优化，人工智能逐渐从云端下沉到手机等强智能设备终端，在手机上基于人工智能算法的超分辨、美颜、人脸识别等应用也渐渐得到了主流认可，相应的芯片（IP）也就成为了手机SoC上不可或缺的一部分

到此，以上就是小编对于人工智能新型芯片应用前景的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能新型芯片应用前景的3点解答对大家有用。

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