。特色是需求许多的研制投入，假如不能确保出货量其单颗本钱难以下降，并且芯片的功用一旦流片后则无更改地步，若商场方向一旦改动，ASIC前期投入将无法收回，意味着ASIC具有较大的商场危险。

  现在，大多是具有又拿手芯片研制的巨子参与，如Google的TPU。ASIC在功能和功耗上都要优于GPUFPGA，TPU1是传统GPU功能的14-16倍，NPU是GPU的118倍。寒武纪已发布对外运用指令集，估计ASIC将是未来AI芯片的中心。

  跟着人工智能工业链的火速延伸，GPU并不能满意一切场景（如手机）上的深度学习核算使命， GPU并不是深度学习算力痛点的仅有解。现在以深度学习为代表的人工智能核算需求，首要选用GPU、FPGA等已有合适并行核算的通用芯片来完结加速。

  在工业运用没有大规划鼓起之时，运用这类已有的通用芯片能够防止专门研制定制芯片（ASIC）的高投入和高危险。可是，因为这类通用芯片规划初衷并非专门针对深度学习，因而存在功能、功耗等方面的瓶颈。跟着人工智能运用规划的扩展，这类问题将日益突出。

  正如CPU改动了当年巨大的核算机相同，人工智能ASIC芯片也将大幅改动现在AI硬件设备的相貌。如大名鼎鼎的AlphaGo运用了约170个图形处理器（GPU）和1200 个中央处理器（CPU），这些设备需求占用一个机房，还要装备大功率的空调，以及多名专家进行体系维护。而假如悉数运用专用芯片，十分或许只需求一个盒子巨细，且功耗也会大幅下降。

  在芯片需求还未成规划、深度学习算法暂未安稳需求不断迭代改进的情况下，运用具有可重构特性的FPGA芯片来完结半定制的人工智能芯片是抱负挑选。跟着人工智能算法和运用技能的日益开展，以及人工智能专用芯片ASIC工业环境的逐步老练，人工智能下ASIC将成为人工智能核算芯片开展的必然趋势。

  人工智能硬件运用场景概括为云端场景和终端场景两大类。云端首要指服务器端，包含各种共有云、私有云、数据中心等事务范畴；终端首要指包含安防、车载、手机、音箱、机器人等各种运用在内的移动终端。因为算法功率和底层硬件挑选密切相关，“云端”（服务器端）和“终端”（产品端）场景对硬件的需求也不同。人工智能现在干流运用三种专用中心芯片，分别是GPU，FPGA，ASIC。

  ①GPU是遍及运用的一种，经过CUDA接口能够让本来只能够用来玩游戏的GPU进行通用核算。进入2017年之后，本来做显卡芯片的NVIDIA立马摇身一变成了人工智能职业里的泰山斗极，简直一切做人工智能技能的公司，都会买来一大堆NVIDIA的显卡，进行深度学习运算。

  ②FPGA芯片，其运用门槛比GPU要高一些，但功率要高许多，赛灵思公司称其产品在特定情况下比GPU高数十倍。FPGA是一种可编程的电路，所以能够依据需求从头刷写，能够依据变成模仿成声卡、显卡或许其他不同类型的芯片，在以往首要用于芯片研制的模仿阶段。因为其“可变”的特性，FPGA也能够刷写成人工智能芯片进行深度学习的核算。不过深度学习有许多种，语音和视觉的算法都不相同，在进行不同运算时就需求从头刷一下FPGA芯片。

  ③ASIC是一种全定制的芯片，比特币矿机所用的就是AISC。其功率极高，而单芯片本钱很低，例如2013年的时分一颗功耗只要几瓦的阿瓦隆ASIC，挖比特币的算力适当于好几块功耗上百瓦的显卡之和。

  ASIC的市占率可望跟着边际运算的需求添加而显着攀升，从2018年的11%添加至2025年的52%。ASIC之所以遭到喜爱，原因在于新式的深度学习处理器架构多以图形（Graph）或Tensorflow为根底架构；且上述说到AI边际运算受限于功耗和运算效能，因而多以推论为主，而非练习。

  若假设到2021年时，终端设备将导入许多AI芯片，所需求的就是能在同一个芯片上进行推理和练习，可因应涣散式运算且又具低功耗的IC，因而ASIC需求将继续上扬，完结更多AI边际运用事例。

  人工智能芯片向ASIC搬运将在全球拓荒一块新战场，这也是我国芯片的时机。我国芯片在规划、制作、封测三大工业链环节均落后于世界先进水平，部分范畴乃至跟发达国家有10年-20年的距离。这让我国的芯片范畴过火依靠进口买卖。全球调研组织IC Insights在2016年发布了全球半导体20强，前20位中没有我国公司上榜。

  因为专利堆集、软件生态配套缺乏等原因，我国在现已落后的传统芯片范畴想要追逐抢先者较为困难。而在没有太多前史包袱、有新技能打破的芯片范畴，我国跟其他国家站在同一起跑线上，有时机占有抢先方位。现阶段，我国弯道超车的期望存在于人工智能（AI）芯片范畴。

  谷歌和英伟达公司是人工智能处理范畴的两大巨子，但英伟达首要专心于GPU。人工智能范畴的ASIC专用芯片仍是一片蓝海，没有呈现足以垄断商场的巨子公司。

  在AI范畴专用芯片，除了谷歌，研制者大多为充满生机的新式公司，其间活泼着不少我国公司，如寒武纪、地平线等。AI芯片上能够说是美国榜首，我国第二。现在人工智能芯片正在重演矿机芯片的演化途径——从CPU/GPU/FPGA到ASIC专用芯片。而国内企业也有时机将老练的ASIC芯片技能拓宽到人工智能范畴。

  ASIC不管是从功能、面积、功耗等各方面都优于GPU和FPGA，长时刻来看不管在云端和终端，ASIC都代表AI芯片的未来，现在包含微软、谷歌、英特尔等巨子都重金投到ASIC范畴，不过因为现在AI算法快速迭代，且ASIC开发周期较长、需求底层硬件编程、占有芯片本钱等，因而尽管远景利好，但也需求芯片公司对其进行提早布局，抢占这未来芯片的潜在流量池。

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