人工智能芯片——新架构改变世界_28页_1mb
报告摘要
半导体行业研究报告:人工智能芯片引领底层架构变革
核心内容
本报告探讨了人工智能(AI)对半导体行业带来的深刻影响,尤其是芯片底层架构的变革。随着摩尔定律的放缓和数据量的指数增长,传统的冯诺伊曼架构已无法满足AI对计算能力的高需求。因此,新的芯片架构,如GPU、FPGA、ASIC、VPU、TPU等,正在推动行业的深刻变革。
主要观点
- AI倒逼芯片架构变革:由于数据量的激增,传统冯诺伊曼架构的性能提升已无法满足AI需求,从而推动芯片底层架构的重新设计。
- 新架构的出现:人工智能芯片采用新的计算范式,如神经网络计算,其架构与传统处理器不同,能更高效地处理并行数据。
- 市场空间巨大:通过两个维度测算,预计到2020年,人工智能芯片市场将突破百亿美元规模,未来增长潜力巨大。
- 设计公司主导:AI的发展使得设计公司成为推动行业变革的主导力量,其价值被市场充分认可。
- 不同架构的性能与应用:GPU、FPGA、ASIC等不同架构在AI领域各有优势,GPU擅长训练,FPGA适用于实时处理,ASIC则在特定应用场景中表现卓越。
关键信息
1. 摩尔定律与数据量的矛盾
- 摩尔定律推动芯片性能提升,但数据量的指数增长使得传统架构无法满足需求。
- AI带来的数据处理需求远超传统处理器能力,推动芯片底层架构的重新设计。
2. 人工智能芯片的架构特点
- GPU:基于SIMD架构,擅长大规模并行计算,适用于深度学习训练,但受限于冯诺伊曼架构。
- FPGA:可编程逻辑单元,适合定制化算法,能耗低,性能高,可作为协处理器使用。
- ASIC:专为AI任务设计,功耗低、性能高,但灵活性较差,适合特定应用场景。
- VPU:专用于视觉处理,集成在摄像头中,直接处理图像数据,提升图像识别效率。
- TPU:谷歌为TensorFlow深度学习框架专门设计,性能和能效远超传统处理器。
3. 市场空间测算
- 维度一:根据人工智能市场规模反推,预计2020年AI芯片市场规模为96亿美元。
- 维度二:拆分云端与移动端市场,预计2021年AI芯片市场将达111亿美元,CAGR为20.99%。
4. 重点标的
- Intel:在AI领域有长期布局,通过收购Altera和Movidius强化其在AI芯片市场的地位。
- NVIDIA:在AI芯片市场处于领先地位,其GPU在深度学习训练中具有不可替代性。
- 台积电:提供先进制程,是AI芯片制造的重要支撑。
- 寒武纪:专注于神经网络芯片,试图通过低功耗高性能架构实现AI性能的突破。
- 富瀚微:国内智能视频监控前端芯片解决方案提供商,具备AI芯片应用潜力。
图表与数据
- 图1:遵从摩尔定律发展到微处理器发展
- 图2:摩尔定律在放缓
- 图3:全球智能手机每月产生的数据量(EB)5年提升了13X
- 图4:单一神经元VS复杂神经元
- 图5:两次应用驱动芯片发展
- 图6:英特尔x86处理器总市场份额
- 图7:使用X86架构的单元
- 图8:Intel2012Q1-2016Q4各产品线增速
- 图9:Intel总产品收入VSPC端收入
- 图10:IntelVS全球半导体增速
- 图11:ARM的商业模式
- 图12:ARM架构的发展
- 图13:ARM架构的市场份额
- 图14:高级消费电子产品正在结合更多的ARM技术
- 图15:ARM在载有处理器芯片部门的市场占有率
- 图16:基于ARM芯片的出货量
- 图17:GPU架构流程
- 图18:GPU性能
- 图19:FPGA架构
- 图20:FPGA VS CPU性能
- 图21:FPGA VS CPU功耗
- 图22:VPU架构
- 图23:VPU模组
- 图24:VPU应用
- 图25:3D景深结构
- 图26:3D成像
- 图27:Google公司TPU架构
- 图28:Google公司TPU性能
- 图29:传统硬件处理方式
- 图30:寒武纪处理方式
- 图31:寒武纪芯片性能/能效
- 图32:终端和移动端
- 图33:人工智能市场规模
- 图34:人工智能芯片总市场规模
- 图35:云端领域人工智能芯片规模预测
- 图36:终端领域人工智能芯片市场规模预测
风险提示
- 人工智能芯片发展不达预期,可能影响市场增长。
投资评级
- 行业评级:强于大市(维持评级)
作者
- 农冰立,分析师
- 陈俊杰,分析师
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