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    2022人工智能芯片解讀
    來源:互聯網   發布日期:2022-04-06 08:31:51   瀏覽:5131次  

    導讀:一、應用概況:算力向邊緣側移動,逐漸專注于特殊場景的優化 隨著技術成熟化,AI芯片的應用場景除了在云端及大數據中心,也會隨著算力逐漸向邊緣端移動,部署于智能家居、智能制造、智慧金融等領域;同時還將隨著智能產品種類日漸豐富,部署于智能手機、安防...

    一、應用概況:算力向邊緣側移動,逐漸專注于特殊場景的優化

    隨著技術成熟化,AI芯片的應用場景除了在云端及大數據中心,也會隨著算力逐漸向邊緣端移動,部署于智能家居、智能制造、智慧金融等領域;同時還將隨著智能產品種類日漸豐富,部署于智能手機、安防攝像頭、及自動駕駛汽車等智能終端,智能產品種類也日趨豐富。未來,AI計算將無處不在。

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    二、云端:當前仍是AI的中心,需更高性能計算芯片以滿足市場需求

    當前,大多數AI訓練和推理工作負載都發生在公共云和私有云中,云仍是AI的中心。在對隱私、網絡安全和低延遲的需求推動下,云端出現了在網關、設備和傳感器上執行AI訓練和推理工作負載的現象,更高性能的計算芯片及新的AI學習架構將是解決這些問題的關鍵。

    互聯網是云端算力需求較旺盛產業,因此除傳統芯片企業、芯片設計企業等參與者外,互聯網公司紛紛入局AI芯片產業,投資或自研云端AI芯片。

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    三、邊緣側:數據向邊緣下沉,隨著行業落地市場將有很大增量

    5G物聯網的發展以及各行業的智能化轉型升級,帶來了爆發式的數據增長。海量的數據將在邊緣側積累,建立在邊緣的數據分析與處理將大幅度的提高效率、降低成本。

    隨著大量的數據向邊緣下沉,邊緣計算將有更大的發展,IDC預測,未來,超過50%的數據需要在邊緣側進行儲存、分析和計算,這就對邊緣側的算力提出了更高的要求。芯片作為實現計算能力的重要基礎硬件,也將具備更多的發展。ABI Research預測,2025年,邊緣AI芯片市場將超過云端AI芯片。

    在人工智能算法的驅動下,邊緣AI芯不但可以自主進行邏輯分析與計算,而且可以動態實時地自我優化,調整策略,典型的應用如黑燈工廠等。

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    四、終端設備:終端產品類型逐漸多樣,出貨量增加催生大量芯片需求

    根據數據測算,中國自動駕駛行業規模增速在2022年將達到24%;智能攝像頭產品出貨量增速超15%;手機、平板、VR/AR眼鏡等智能產品出貨量也均有較大增速,催生出大量的智能芯片需求。

    同時,智能終端產品種類也逐漸多樣,智能音響、服務/商用機器人等消費硬件、工業/數控設備等工業產品以及通信產品等日漸豐富,不同產品類型也對芯片性能與成本提出更多的要求。

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