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AI芯片大战,IP将扮演什么角色?

2020年03月25日 20:02来源:未知手机版

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AI芯片大战,IP将扮演什么角色? http://www.ec.hc360.com2020年03月25日10:18 来源:半导体行业观察T|T

 近年来,我们看到人工智能(AI)和机器学习(ML)的应用扩展到更广泛的计算机和移动应用领域。现在,就像低成本图形处理单元(GPU)的普及推动了深度学习革命一样,硬件设计(而不是算法)被预测为下一个重大发展提供基础。

 随着大型企业,初创企业和中小型企业等公司争相建立支持AI生态系统的基本AI加速器技术,包括知识产权(IP)在内的无形资产的保护将成为该领域成功的关键方面之一。

 近年来,ML模型的size大幅增加(大约每3.5个月翻一番),已成为ML模型准确性增长的主要驱动力之一。为了保持这种近乎摩尔定律的复杂性增长,市场上对新型AI加速器有明确的需求,这些类型的AI加速器可以支持更先进的ML模型(用于训练和推理)。

 在新的AI芯片中特别受益的领域之一是边缘AI推理。这种在设备本身而不是在远程(通常是云)服务器上运行AI推理的相对较新的趋势提供了许多潜在的好处,例如消除了处理过程中的等待时间并减少了数据传输和带宽,还可能增加了隐私和安全性。鉴于这些优势,边缘AI芯片市场的增长令人瞩目。2017年才推出首  款商用企业边缘AI芯片,但Deloitte预测,2020年边缘AI芯片的销量将超过7.5亿片。

 2018年,全球AI芯片市场整体价值66.4亿美元,预计未来几年将大幅增长,到2025年将达到911.9亿美元,复合年增长率为45.2%。因此,可以理解的是,许多公司都在致力于开发AI芯片。但是,该市场有望经历与CPU,GPU和基带处理器市场相似的增长周期,最  终将由一些大型厂商主导。知识产权(尤其是专利)是英特尔(Intel)、高通(Qualcomm)和ARM等家喻户晓的公司取得成功的关键,它很可能在人工智能芯片领域扮演类似的重要角色。

 参与AI芯片市场竞争的公司范围涵盖英特尔,高通,ARM或英伟达等“芯片巨头”,再到传统上专注互联网的科技公司(例如Alphabet或百度),以及众多利基实体,包括Graphcore,Mythic或WaveComputing。各种通常看起来像芯片市场“局外人”的大公司也参与其中——例如,由于绝大多数边缘AI芯片(90%)目前都进入消费设备领域,因此许多智能手机制造商都没有错失这一机会并开发了他们自己的AI加速器(例如,iPhone系列中使用的苹果公司的八核神经引擎)。

 这场竞赛目前仍未决定谁将占据主导地位。技术专家和投资者都将密切关注哪些公司的技术最  有前途,这个领域将不可避免地在投资、收购和失败中发展。在未来几年内,我们可以期待看到市场领  导者的出现。谁将成为人工智能芯片领域的王  者,CPU市场是英特尔(77%的市场份额),基带处理器市场是高通(43%的市场份额)?

 当前的领  先者似乎是英特尔和英伟达。据路透社报道,英特尔的处理器目前在AI推理市场上占主导地位,而英伟达则在AI训练芯片市场上占主导地位。英特尔(Intel)和英伟达(Nvidia)都没有固步自守,这从它们最  近的收购和产品发布中就可以看出,这两家公司的目标似乎都是“取代”对方。就在2019年12月,英特尔斥资20亿美元收购了总部位于以色列的深度学习加速器开发商HabanaLabs。

 Habana的Goya和Gaudi加速器包括许多技术创新,例如支持远程直接内存访问(RDMA)–从一台计算机的内存直接访问另一台计算机的内存,而无需使用任何计算机的操作系统–该功能对大规模并行计算机集群特别有用。因此,可以在云上(英伟达目前占主导地位)训练复杂模型。另一方面,英伟达最  近发布了其JetsonXavierNX边缘AI芯片,该芯片具有高达21TOPS的惊人加速计算能力,尤其是针对AI推理。

 一些规模较小的公司也令人兴奋,例如总部位于布里斯托尔的Graphcore,或总部位于美国的Mythic。Graphcore最  近与微软合作,以19.5亿美元的估值筹集了150mat美元。他们的旗舰产品——智能处理单元(IPU)——拥有令人印象深刻的性能指标和有趣的架构——例如,IPU将整个ML模型保存在处理器内部,使用处理器内存来最  大限度地减少延迟和最  大化内存带宽。Mythic的体系架构同样值得关注,它结合了硬件技术,如computing-in-memory(无需构建缓存层次结构),数据流体系架构(特别适用于基于图的应用程序,例如推理),和模拟计算(使用存储器元件作为可调电阻,直接在存储器内部计算神经网络矩阵运算)。Mythic在商业方面也不落后于Graphcore——它在2019年6月从家庭投资者(如软银)获得了3000万美元的融资。

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