中国人工智能芯片行业市场调研分析研究报告2017-2018
中国人工智能芯片行业市场调研分析报告
2017
研究报告
Economic And Market Analysis China Industy
Research Report 2018
zhongbangshuju
前言
行业分析报告主要涵盖范围
“重磅数据”系列研究报告主要涵盖行业发展环境，行业竞争格局和企业竞争分析，市场规模和市场结构，产品的生命周期，行业技术总体情况，主要领先企业的介绍和分析以及未来发展趋势等。
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关于我们
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目录
第一节深度学习推动新一轮计算革命 (6)
一、深度学习完全不同于传统计算模式 (6)
二、深度学习需要大规模并行计算 (6)
三、传统计算架构无法支撑深度学习的海量数据并行运算 (8)
第二节新计算平台生态正在建立 (10)
一、GPU因其并行计算优势最先被引入深度学习 (10)
二、IT巨头争相开源人工智能平台 (13)
三、开源人工智能平台可以增强云计算业务的吸引力和竞争力 (14)
第三节人工智能催生新一代专用计算芯片 (18)
一、GPU及其局限性 (18)
二、FPGA及其局限性 (18)
三、人工智能定制芯片是大趋势 (20)
第四节人工智能芯片发展路线图 (26)
一、基于FPGA的半定制人工智能芯片 (26)
二、针对深度学习算法的全定制人工智能芯片 (27)
三、第三阶段：类脑计算芯片 (28)
第五节核心芯片是人工智能时代的战略制高点 (32)
一、核心芯片决定一个新的计算平台的基础架构 (32)
二、英特尔X86处理器芯片垄断PC时代 (32)
三、ARM成为移动互联网时代的霸主 (33)
第六节部分相关企业分析 (37)
一、东方网力 (37)
二、科大讯飞 (37)
三、中科曙光 (38)
四、汉邦高科 (39)
五、和而泰 (40)
图表目录
图表1：深度学习实际上是建立输入和输出数据之间的映射关系 (6)
图表2：人工神经网络算法与传统计算模式的不同 (7)
图表3：CPU内部结构图（仅ALU为主要计算模块） (8)
图表4：运算单元在CPU中占比很少，而GPU中绝大部分都是运算单元 (10)
图表5：英伟达GPU使训练深度神经网络的速度提升了50倍 (10)
图表6：英伟达迅速建立了支撑科研机构、行业巨头和初创企业的通用GPU加速平台 (11)
图表7：与NVIDIA在深度学习方面展开合作的企业两年激增了近35倍 (12)
图表8：英伟达针对各类智能计算设备开发对应GPU，使得深度学习可以渗透各种类型的智能机器 (12)
图表9：安卓开源平台活跃度迅速提升 (13)
图表10：安卓开源促进全球移动应用的蓬勃发展 (14)
图表11：使用谷歌人工智能开源平台训练的模型可以直接导入其云平台对外提供服务 (14)
图表12：阿里发布国内一个机器学习平台，将云计算与人工智能优势结合增强其竞争力 (15)
图表13：各大深度学习平台的性能对比 (17)
图表14：FPGA应用于深度学习研究里程碑 (19)
图表15：FPGA的内部结构 (19)
图表16：NVIDIA为深度学习专门设计芯片TeslaP100比一年前发布的GPU快12倍 (21)
图表17：谷歌TPU相当于将硬件性能实现了按照摩尔定律需要发展7年时间的跨越 (21)
图表18：人工智能核心芯片下游应用极为广泛 (22)
图表19：人工智能将催生数十倍于智能手机的核心芯片需求 (22)
图表20：Mobileye发布第四代ADAS视觉处理器 (23)
图表21：地平线机器人正在打造深度学习本地化芯片 (24)
图表22：人工智能芯片发展阶段 (26)
图表23：深鉴科技FPGA平台DPU产品开发板 (26)
图表24：寒武纪在国际上开创了深度学习处理器方向 (27)
图表25：寒武纪芯片计划于今年内实现产业化 (28)
图表26：Truenorh芯片集成神经元数目迅速增长 (29)
图表27：美国劳伦斯利弗莫尔国家实验室一台价值100万美元的超级计算机中使用了16颗Truenorh 芯片 (30)
图表28：2022年类脑计算芯片市场份额预测 (30)
图表29：PC处理器市场格局（其中Intel、AMD、威盛均是X86架构） (32)
图表30：WINTEL联盟垄断了PC市场的计算平台 (33)
图表31：ARM授权芯片设计IP的商业模式 (34)
图表32：移动处理器市场份额（高通、联发科、苹果、三星等均采用ARM授权的架构） (34)
图表33：ARM占据嵌入式处理器IP超过一半份额，其中占据移动手机处理器超过90%份额 (35)
图表34：ARM各系列移动处理器销售量，其中超过一半销售量是在2009年移动互联网时代兴起后取得 (36)
表格目录
表格1：大脑运行机制和目前计算机的差别 (6)
表格2：各大巨头争相开源人工智能平台 (16)
表格3：全球知名芯片公司的类脑芯片 (31)