芯片三剑客 云端终端双场景各显神通

芯片三剑客 云端终端双场景各显神通

　　云端终端双场景，三种专属芯片各显其能

　　我们把人工智能硬件应用场景归纳为云端场景和终端场景两大类。云端主要指服务器端，包括各种共有云、私有云、数据中心等业务范畴;终端主要指包括安防、车载、手机、音箱、机器人等各种应用在内的移动终端。由于算法效率和底层硬件选择密切相关，“云端”(服务器端)和“终端”(产品端)场景对硬件的需求也不同。

　　除CPU外，人工智能目前主流使用三种专用核心芯片，分别是GPU，FPGA，ASIC。

　　GPU：先发制人的“十项全能”选手，云端终端均拔头筹。GPU(Graphics Processing Unit)又称图形处理器,之前是专门用作图像运算工作的微处理器。相比CPU，GPU由于更适合执行复杂的数学和几何计算(尤其是并行运算)，刚好与包含大量的并行运算的人工智能深度学习算法相匹配，因此在人工智能时代刚好被赋予了新的使命，成为人工智能硬件首选，在云端和终端各种场景均率先落地。目前在云端作为AI“训练”的主力芯片，在终端的安防、汽车等领域，GPU也率先落地，是目前应用范围最广、灵活度最高的AI硬件。

　　FPGA：“变形金刚”，算法未定型前的阶段性最佳选择。FPGA(Field-Programmable Gate Array)即现场可编程门阵列，是一种用户可根据自身需求进行重复编程的“万能芯片”。编程完毕后功能相当于ASIC(专用集成电路)，具备效率高、功耗低的特点，但同时由于要保证编程的灵活性，电路上会有大量冗余，因此成本上不能像ASIC做到最优，并且工作频率不能太高(一般主频低于500MHz)。FPGA相比GPU具有低功耗优势，同时相比ASIC具有开发周期快，更加灵活编程等特点。FPGA于“应用爆发”与“ASIC量产”夹缝中寻求发展，是效率和灵活性的较好折衷，“和时间赛跑”，在算法未定型之前具较大优势。在现阶段云端数据中心业务中，FPGA以其灵活性和可深度优化的特点，有望继GPU之后在该市场爆发;在目前的终端智能安防领域，目前也有厂商采用FPGA方案实现AI硬件加速。

　　ASIC：“专精职业选手”，专一决定效率，AI芯片未来最佳选择。ASIC(Application Specific Integrated Circuit)即专用集成电路，本文中特指专门为AI应用设计、专属架构的处理器芯片。近年来涌现的类似TPU、NPU、VPU、BPU等令人眼花缭乱的各种芯片，本质上都属于ASIC。无论是从性能、面积、功耗等各方面，AISC都优于GPU和FPGA，长期来看无论在云端和终端，ASIC都代表AI芯片的未来。但在AI算法尚处于蓬勃发展、快速迭代的今天，ASIC存在开发周期较长、需要底层硬件编程、灵活性较低等劣势，因此发展速度不及GPU和FPGA。

　　本报告我们分别仔细分析云端和终端两种应用场景下，这三种专属AI芯片的应用现状、发展前景及可能变革。

　　1 云端场景：GPU生态领先，未来多芯片互补共存

　　核心结论：GPU、TPU等适合并行运算的处理器未来成为支撑人工智能运算的主力器件，既存在竞争又长期共存，一定程度可相互配合;FPGA有望在数据中心业务承担较多角色，在云端主要作为有效补充存在;CPU会“变小”，依旧作为控制中心。未来芯片的发展前景取决于生态，有望统一在主流的几个软件框架下，形成云端CPU+GPU/TPU+FPGA(可选)的多芯片协同场景。

　　(1)依托大数据，科技巨头不同技术路径布局AI云平台

　　基于云平台，各大科技巨头大力布局人工智能。云计算分为三层，分别是Infrastructure(基础设施)-as-a-Service(IaaS)，Platform(平台)-as-a-Service(Paas)，Software(软件)-as-a-Service(Saas)。基础设施在最下端，平台在中间，软件在顶端。IaaS公司提供场外服务器，存储和网络硬件。大数据为人工智能提供信息来源，云计算为人工智能提供平台，人工智能关键技术是在云计算和大数据日益成熟的背景下取得了突破性进展。目前各大科技巨头看好未来人工智能走向云端的发展态势，纷纷在自有云平台基础上搭载人工智能系统，以期利用沉淀在云端的大数据挖掘价值。

　　(2)千亿美元云服务市场，AI芯片发展潜力巨大

　　千亿美元云服务市场，云计算硬件市场规模巨大。云计算的市场规模在逐渐扩大。据Gartner的统计，2015年以IaaS、PaaS和SaaS为代表的典型云服务市场规模达到522.4亿美元，增速20.6%，预计2020年将达到1435.3亿美元，年复合增长率达22%。其中IaaS公司到2020年市场空间达到615亿美元，占整个云计算市场达43%，云计算硬件市场空间巨大，而云计算和人工智能各种加速算法关系密切，未来的云计算硬件离不开AI芯片加速。

　　云端AI芯片发展潜力巨大。根据英伟达与AMD财务数据，我们预计GPU到2020年在数据中心业务中将达到约50亿美元市场规模。同时根据赛灵思与阿尔特拉等FPGA厂商，我们预计2020年FPAG数据中心业务将达到20亿美元。加上即将爆发的ASIC云端市场空间，我们预计到2020年云端AI芯片市场规模将达到105.68亿美元，AI芯片在云端会成为云计算的重要组成部分，发展潜力巨大。