本文摘要：各类深度自学的计算出来任务，性能上根据百度的一项研究表明，对于大量的矩阵运算GPU远好于FPGA，但是当处置小计算出来量大出厂的实际计算出来时FPGA性能高于GPU，另外FPGA有较低延后的特点，非常适合在推测环节承托海量的用户动态计算出来催促（如语音云辨识）。

各类深度自学的计算出来任务，性能上根据百度的一项研究表明，对于大量的矩阵运算GPU远好于FPGA，但是当处置小计算出来量大出厂的实际计算出来时FPGA性能高于GPU，另外FPGA有较低延后的特点，非常适合在推测环节承托海量的用户动态计算出来催促（如语音云辨识）。ASIC（专用集成电路，Application Specific Integrated Circuit）则是不能配备的高度自定义专用芯片。特点是必须大量的研发投放，如果无法确保出货量其单颗成本无法上升，而且芯片的功能一旦流片后则无变更余地，若市场深度自学方向一旦转变，ASIC前期投放将无法重复使用，意味著ASIC具备较小的市场风险。

但ASIC作为专用芯片性能低于FPGA，如能构建低出货量，其单颗成本可做近高于FPGA。在深度自学的训练和推测环节，常用到的芯片及特征如下图右图：从市场角度而言，目前人工智能芯片的市场需求可概括为三个类别：首先是面向于各大人工智能企业及实验室研发阶段的训练环节市场；其次是数据中心推测（inference on cloud），无论是亚马逊Alexa还是外出问问等主流人工智能应用于，皆必须通过云端获取服务，即推测环节放到云端而非用户设备上；第三种是面向智能手机、智能安防摄像头、机器人/无人机、自动驾驶、VR等设备的设备末端推测（inference on device）市场，设备末端推测市场必须高度自定义化、低功耗的人工智能芯片产品。

如传闻华为将要在Mate 10的麒麟970中配备寒武纪IP，目的为手机末端构建较强的深度自学本地末端计算能力，从而承托以往必须云端计算出来的人工智能应用于。我们环绕上述的分类标准，从市场及芯片特性两个角度抵达，可勾画出一个人工智能芯片的生态体系，整个生态体系分成训练层、云端引断层和设备末端引断层：Training层芯片生态毫无疑问在深度自学的Training阶段，GPU沦为了目前一项事实的工具标准。

由于AMD今年来在标准化计算出来以及生态圈建构方面都长年缺位，造成了在深度自学GPU加快市场NVIDIA一家独大的局面。根据NVIDIA今年Q2年报表明，NVIDIA的Q2收益为超过22.3亿美元，毛利率堪称超过了难以置信的58.4％，其中数据中心（主要为面向深度自学的Tesla加快服务器）Q2收益4.16亿美元，同比下降约175.5％。面临深度自学Training这块目前被NVIDIA赚得盆剩钵剩的市场，众多巨头争相回应发动了挑战。Google今年5月份公布了TPU 2.0，TPU是Google研发的一款针对深度自学加快的ASIC芯片，第一代TPU仅有能用作推测（即不能用作训练模型），并在AlphaGo人机大战中获取了极大的算力承托。

而目前Google公布的TPU 2.0除了推测以外，还能高效反对训练环节的深度网络加快。根据Google透露，Google在自身的深度自学翻译成模型的实践中，如果在32块顶级GPU上分段训练，必须一整天的训练时间，而在TPU2.0上，八分之一个TPU Pod（TPU集群，每64个TPU构成一个Pod）就能在6个小时内已完成某种程度的训练任务。

目前Google并没有意图前进TPU芯片的商业化。Google在TPU芯片的整体规划是，基于自家开源、目前在深度自学框架领域名列第一的TensorFlow，融合Google云服务发售TensorFlow Cloud，通过TensorFlow特TPU云加快的模式为AI开发者获取服务，Google也许并会考虑到必要出售TPU芯片。如果一旦Google将来能为AI开发者获取比起出售GPU更加低成本的TPU云加快服务，利用TensorFlow生态毫无疑问不会对NVIDIA包含根本性威胁。

当然TPU作为一种ASIC芯片方案，意味著其极大的研发投放和市场风险，而其背后的潜在市场也是极大的：一个跨越训练和云端推测的可观云服务，但目前难道只有Google才有如此极大的决意和资源禀赋，用于ASIC芯片去构筑这一布局——如果将来TPU云服务无法取得极大的市场份额从而减少单颗TPU的成本，Google将无法在这一市场盈利。但市场的培育除了芯片本身似乎是不充足的，还包括让众多熟知GPU加快的研究/开发者转至TPU云计算平台的切换成本，这意味著Google要做到大量的生态系统培育工作。

除了Google外，昔日的GPU王者AMD目前也奋起直追，公布了三款基于Radeon Instinct的深度自学加速器方案，期望在GPU深度自学加快市场分回一点份额，当然AMD否能针对NVIDIA的同类产品取得比较优势尚为不得而知之数。对于现任大哥NVIDIA而言，目前当务之急毫无疑问是创建护城河保卫国家其市场份额，总结一起是三方面的核心措施。一方面在产品研发上，NVIDIA花费了超过30亿美元的研发投放，发售了基于Volta、首款速度打破100TFlops的处理器Tesla，主打工业级超大规模深度网络加快；另外一方面是强化人工智能软件堆栈体系的生态培育，即获取易懂、完备的GPU深度自学平台，不断完善CUDA、 cuDNN等套件以及深度自学框架、深度自学类库来维持NVIDIA体系GPU加快方案的粘性。第三是发售NVIDIA GPU Cloud云计算平台，除了获取GPU云加快服务外，NVIDIA以NVDocker方式获取全面构建和优化的深度自学框架容器库，以其便利性更进一步更有中小AI开发者用于其平台。

核心驱动能力：对于深度自学训练这个人工智能生态尤为关键的一环，我们可以看见竞争的核心早已不是全然的芯片本身，而是基于芯片加快背后的整个生态圈，获取充足友好关系、易懂的工具环境让开发者很快提供到深度自学加快算力，从而减少深度自学模型研发+训练加快的整体TCO和研发周期。一言蔽之，这个领域是巨头玩家的战场，普通的初创公司转入这个领域完全没任何的机会，接下来的核心看点，是Google到底否能凭借TensorFlow+Google Cloud+TPU 2.0生态获得对NVIDIA的比较优势，以市场份额的常态引发异化。

却是比起主打标准化计算出来的NVIDIA GPU，TPU的ASIC方案当出货量突破一定阈值后，其单颗价格和功耗比皆能包含无法忽略的竞争优势。当然，这各不相同两个前提条件：一是深度自学主流框架在今后几年不再次发生根本性变化，比如深度自学显得仍然高度倚赖矩阵运算，否则一颗写死的ASIC将丧失完全一切价值。二是Google能构筑出有充足好用的生态，让众多AI研究/开发者从CUDA+GPU改向Google，超越业界对NVIDIA的路径倚赖，而这点才是确实艰苦的道路。

Inference On Cloud层芯片生态当一项深度自学应用于，如基于深度神经网络的机器翻译服务，经过数周甚至宽约数月的GPU集群分段训练后取得了充足性能，接下来将投放面向终端用户的消费级服务应用于中。由于一般而言训练出来的深度神经网络模型往往非常复杂，其Inference（推测）依然是计算出来密集型和存储密集型的，这使得它无法被部署到资源受限的终端用户设备（如智能手机）上。正如Google不希望用户不会加装一个大小多达300M的机器翻译APP应用于到手机上，并且每次翻译成推测（应用于训练好的神经网络模型计算出来出有翻译成的结果）的手机本地计算出来时间宽约数分钟甚至消耗手机电量依然未完成计算出来。

这时候，云端推测（Inference On Cloud）在人工智能应用于部署架构上显得十分适当。虽然单次推测的计算出来量相比之下无法和训练比起，但如果假设有1000万人同时用于这项机器翻译服务，其推测的计算出来量总和不足以对云服务器带给极大压力，而随着人工智能应用于的普及，这点毫无疑问不会变为常态以及业界的另一个痛点。

由于海量的推测催促依然是计算出来密集型任务，CPU在推测环节再度沦为瓶颈。但在云端推测环节，GPU仍然是拟合的自由选择，取而代之的是，目前3A（阿里云、Amazon、微软公司Azure）都争相探寻云服务器+FPGA芯片模式替代传统CPU以承托推测环节在云端的技术密集型任务。

亚马逊 AWS 在去年发售了基于 FPGA 的云服务器 EC2 F1；微软公司早在2015年就通过Catapult 项目在数据中心实验CPU+FPGA方案；而百度则自由选择与FPGA巨头Xilinx（赛思灵）合作，在百度云服务器中部署KintexFPGA，用作深度自学推测，而阿里云、腾讯云均有类似于环绕FPGA的布局，明确如下表格右图。当然值得一提的是，FPGA芯片厂商也经常出现了一家中国企业的身影——清华系由背景、以定坐落于深度自学FPGA方案的深鉴科技，目前深鉴早已取得了Xilinx的战略性投资。

云计算巨头争相布局云计算+FPGA芯片，首先因为FPGA作为一种可编程芯片，非常适合部署于获取虚拟化服务的云计算平台之中。FPGA的灵活性，可彰显云服务商根据市场需求调整FPGA加快服务供给的能力。比如一批深度自学加快的FPGA实例，可根据市场需求导向，通过转变芯片内容更改为如加解密实例等其他应用于，以保证数据中心中FPGA的极大投资会因为市场风向变化而陷于风险之中。另外，由于FPGA的体系结构特点，非常适合用作较低延后的流式计算出来密集型任务处置，意味著FPGA芯片做到面向与海量用户低所发的云端推测，比起GPU不具备更加较低计算出来延后的优势，需要获取较佳的消费者体验。

在云端推测的芯片生态中，被迫托的最重要力量是PC时代的王者英特尔。面临摩尔定律过热的CPU产品线，英特尔痛定思痛，将PC时代累积的现金流，通过多桩大手笔的收购很快补足人工智能时代的核心资源能力。首先以 167 亿美元的代价并购 FPGA界名列第二的Altera，统合Altera多年FPGA技术以及英特尔自身的生产线，发售CPU + FPGA 异构计算产品主攻深度自学的云端推测市场。

另外，去年通过并购享有为深度自学优化的硬件和软件堆栈的Nervana，重构了深度自学领域的软件服务能力。当然，被迫托的是英特尔还并购了领先的ADAS服务商Mobileye以及计算机视觉处置芯片厂商Movidius，将人工智能芯片的触角伸延到了设备末端市场，这点将在本文余下部分描写。比起Training市场中NVIDIA一家独大，云端推测芯片领域目前堪称风起云涌，一方面英特尔期望通过耕耘CPU+FPGA解决方案，沦为云端推测领域的NVIDIA，打一次可爱的翻身仗。另外由于云端推测市场当前的市场需求未转入确实的高速愈演愈烈期，多数人工智能应用于当前仍正处于试验性阶段，仍未在消费级市场构成极大市场需求，各云计算服务商或许无意凭借自身云服务优势，在这个愈演愈烈点到来之前布局自己的云端FPGA应用于生态，做肥水不东流外人（英特尔）田，另外一个不可忽视的因素，是Google的TPU生态对云端推测的市场份额某种程度有极大的野心，或许这将不会是一场彻头彻尾的大混战。

Inference On Device层芯片生态随着人工智能应用于生态的愈演愈烈，将不会经常出现更加多无法全然倚赖云端推测的设备。例如，自动驾驶汽车的推测，无法交由云端已完成，否则如果经常出现网络延时则是灾难性后果；或者大型城市以致于百万级数量的高清摄像头，其人脸识别推测如果仅有交由云端已完成，高清视频的网络传输比特率将让整个城市的移动网络不堪重负。未来在非常一部分人工智能应用于场景中，拒绝终端设备本身必须不具备充足的推测计算能力，而似乎当前ARM等架构芯片的计算能力，并无法符合这些终端设备的本地深度神经网络推测，业界必须全新的低功耗异构芯片，彰显设备充足的算力去应付未来愈发激增的人工智能应用于场景。

有哪些设备必须不具备Inference On Device能力？主流场景还包括智能手机、ADAS、CV设备、VR设备、语音交互设备以及机器人。智能手机——智能手机中映射深度神经网络加快芯片，也许将沦为业界的一个新趋势，当然这个趋势要等到有充足基于深度自学的刺客级APP经常出现才能以求证实。传闻中华为将要在Mate 10的麒麟970中配备寒武纪IP，为Mate 10带给较强的深度自学本地末端推测能力，让各类基于深度神经网络的摄影/图像处理应用于需要为用户获取更为的体验。另外，高通某种程度无意在日后的芯片中重新加入骁龙神经处置引擎，用作本地末端推测，同时ARM也发售了针对深度自学优化的DynamIQ技术。

对于高通等SoC厂商，在其成熟期的芯片方案中重新加入深度自学加速器IP并不是什么难事，智能手机未来人工智能芯片的生态基本可以推断仍不会掌控在传统SoC商手中。ADAS（高级辅助驾驶员系统）——ADAS作为最更有大众眼球的人工智能应用于之一，必须处置海量由激光雷达、毫米波雷达、摄像头等传感器收集的海量动态数据。作为ADAS的中枢大脑，ADAS芯片市场的主要玩家还包括今年被英特尔并购的Mobileye、去年被高通以470亿美元难以置信价格并购的NXP，以及汽车电子的领军企业英飞凌。

随着NVIDIA发售自家基于GPU的ADAS解决方案Drive PX2，NVIDIA也重新加入到战团之中。CV（计算机视觉，Computer Vision）设备——计算机视觉领域全球领先的芯片提供商是Movidius，目前已被英特尔并购，大疆无人机、海康威视和大华股份的智能监控摄像头皆用于了Movidius的Myriad系列芯片。

必须深度用于计算机视觉技术的设备，如上述提到的智能摄像头、无人机，以及行车记录仪、人脸识别迎宾机器人、智能手写板等设备，往往都具备本地末端推测的刚须要，如刚才提到的这些设备如果仅有能在联网下工作，毫无疑问将带给差劲的体验。而计算机视觉技术目前显然将不会沦为人工智能应用于的沃土之一，计算机视觉芯片将享有辽阔的市场前景。目前国内做到计算机视觉技术的公司以初创公司居多，如商汤科技、阿里系由旷视、腾讯优图，以及云从、依图等公司。在这些公司中，未来有可能随着其自身计算机视觉技术的累积渐深，部分公司将不会自然而然转至CV芯片的研发中，正如Movidius也正是从计算机视觉技术到芯片商一路走过的路径。

VR设备、语音交互设备以及机器人——由于篇幅关系，这几个领域放到一起讲解。VR设备芯片的代表为微软公司为自身VR设备Hololens而研发的HPU芯片，这颗由台积电代工的芯片能同时处置来自5个摄像头、一个深度传感器以及运动传感器的数据，并不具备计算机视觉的矩阵运算和CNN运算的加快功能。

语音交互设备芯片方面，国内有启英泰伦以及云知声两家公司，其获取的芯片方案皆内置了为语音辨识而优化的深度神经网络加快方案，构建设备的语音离线辨识。机器人方面，无论是家居机器人还是商用服务机器人均必须专用软件+芯片的人工智能解决方案，这方面典型公司有由前百度深度自学实验室负责人余凯创立的地平线机器人，当然地平线机器人除此之外，还获取ADAS、智能家居等其他嵌入式人工智能解决方案。在Inference On Device领域，我们看见的是一个缤纷的生态。因为无论是ADAS还是各类CV、VR等设备领域，人工智能应用于仍远未成熟，各人工智能技术服务商在耕耘各自领域的同时，渐渐由人工智能软件演进到软件+芯片解决方案是自然而然的路径，因此构成了非常丰富的芯片产品方案。

但我们同时仔细观察到的是，NVIDIA、英特尔等巨头渐渐也将触须伸延到了Inference On Device领域，意图构成末端到端的综合人工智能解决方案体系，构建各层次资源的同步。(公众号：)按：本文为专栏投稿文章，作者胡嘉琪。版权文章，予以许可禁令刊登。

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