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最值得推荐的AI芯片市场解读

    发布时间:2018-01-05    浏览次数:

【新智元导读】单做算法无法挣钱,越来越多的公司都开始将核心算法芯片化争取更多市场和更大利益,一时间涌现出AI芯片无数。与CPU,GPU这样的通用芯片不同,终端AI芯片往往针对具体应用,能耗规格也千差万别。本文立足技术分析趋势,总结深度学习最有可能落地的5大主流终端市场——个人终端(手机,平板),监控,家庭,机器人和无人机,汽车,以及这些终端市场AI芯片的现状及未来。小标题以及着重部分是新智元转载时编辑增加,点击“阅读原文”了解更多。

近一年各种深度学习平台和硬件层出不穷,各种xPU的功耗和面积数据也是满天飞,感觉有点乱。在这里我把我看到的一点情况做一些小结,顺便列一下可能的市场。在展开之前,我想强调的是,深度学习的应用无数,我能看到的只有能在千万级以上的设备中部署的市场,各个小众市场并不在列。

深度学习目前最能落地的应用有两个方向,一个是图像识别,一个是语音识别。这两个应用可以在如下市场看到:个人终端(手机,平板),监控,家庭,汽车,机器人和无人机。

手机和平板:安卓的天下,一定要紧跟谷歌爸爸

先说手机和平板。这个市场一年的出货量在30亿颗左右(含功能机),除苹果外总值300亿刀。手机主要玩家是苹果(3亿颗以下),高通(8亿颗以上),联发科(7亿颗以上),三星(1亿颗以下),海思(1亿颗),展讯(6亿颗以上),平板总共4亿颗左右。而28纳米工艺,量很大的话(1亿颗以上),工程费用可以摊的很低,平均1平方毫米的成本是8美分左右,低端4G芯片(4核)的面积差不多是50平方毫米以下,成本就是4刀。中端芯片(8核)一般在100平方毫米左右,成本8刀。16纳米以及往上,同样的晶体管数,WWW.427.COM,单位成本会到1.5倍。