1.1 深度学习算法对芯片要求更为苛刻,通用CPU 性价比相对较差........5
1.2 GPU、FPGA 以及ASIC 各有优劣,成为当前AI 芯片行业的主流..........6
1.3 短期内GPU 仍将是AI 芯片主导,长期看三大技术路线将呈现并行态势.........11
1.4 国内外AI 芯片市场需求将保持较快增长势头,云端、边缘均具备潜力......12
2.1 数据中心(云端) .......12
2.2 自动驾驶.......13
2.3 安防.........15
2.4 智能家居.......16
2.5 机器人..........18
3.1 整体排名.......19
3.2 芯片企业.......20
3.3 IT 及互联网企业..........21
3.4 创业企业.......24
图表1 人工智能发展历程 ....... 5
图表2 深度学习算法发展历程 .......... 5
图表3 人工智能深度学习算法的算力需求特点 ......... 6
图表4 AI 深度学习芯片产品图谱 .......... 7
图表5 GPU、FPGA、ASIC 性能特点对比 .......... 7
图表6 CPU 与GPU 架构对比 .......... 8
图表7 主流GPU 处理器与CPU 在深度学习训练时长比较 .......... 8
图表8 Alveo U200 数据中心加速器卡 ...... 9
图表9 英特尔® Agilex™ F 系列 FPGA ......... 9
图表10 赛灵思FPGA 产品图像吞吐量和时延指标表现优异 ....... 9
图表11 国内外主要企业专用芯片进展情况 ...... 10
图表12 谷歌TPU 芯片 ....... 10
图表13 寒武纪MLU100 智能芯片 ......... 10
图表14 英伟达及AMD GPU 架构演进路线图 ....... 11
图表15 2018-2023 年全球AI 芯片市场规模(亿美元) ...... 12
图表16 全球人工智能硬件平台AI 芯片配置情况 ....... 13
图表17 自动驾驶数据量预测........ 14
图表18 英特尔自动驾驶完整硬件系统 ........ 15
图表19 英伟达 Xavier 芯片 ........ 15
图表20 英特尔和英伟达主要自动驾驶芯片性能指标对比 ......... 15
图表21 国内面向安防AI 芯片的企业及主要产品 ....... 16
图表22 国内主要语音芯片厂商及产品情况 ...... 17
图表23 2014-2021 年全球工业机器人产量及增速 .......... 18
图表24 2017 年主要国家和地区工业机器人产量(台) ...... 18
图表25 2007-2017 年中国工业机器人产量及同比增速........ 18
图表26 国内机器人芯片企业及产品 ....... 19
图表27 全球AI 芯片企业排名(TOP24) ....... 19
图表28 主要AI 芯片类型及企业 ....... 20
图表29 英特尔AI 全栈解决方案框架 .......... 21
图表30 谷歌云端、边缘端AI 芯片应用情况 ......... 22
图表31 阿里巴巴参与投资的AI 芯片相关创投公司 ........ 23
图表32 百度AI 芯片合作、合资及自研情况 ......... 24
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