AI（人工智能）沉浮數(shù)十載，在“預(yù)期－失望－進(jìn)步－預(yù)期”周期中破浪前行。

根據(jù)賽迪咨詢發(fā)布報(bào)告，2016年全球人工智能市場規(guī)模達(dá)到293億美元。我們預(yù)計(jì)2020年全球人工智能市場規(guī)模將達(dá)到1200億美元，復(fù)合增長率約為20％。人工智能芯片是人工智能市場中重要一環(huán)，根據(jù)英偉達(dá)，AMD，賽靈思，谷歌等相關(guān)公司數(shù)據(jù)，我們測算2016年人工智能芯片市場規(guī)達(dá)到23．88億美元，約占全球人工智能市場規(guī)模8．15％，而到2020年人工智能芯片市場規(guī)模將達(dá)到146．16億美元，約占全球人工智能市場規(guī)模12．18％。人工智能芯片市場空間極其廣闊。

芯片承載算法，是競爭的制高點(diǎn)

人工智能的基礎(chǔ)是算法，深度學(xué)習(xí)是目前最主流的人工智能算法。深度學(xué)習(xí)又叫深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN：DeepNeuralNetworks），從之前的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN：ArtificialNeuralNetworks）模型發(fā)展而來。這種模型一般采用計(jì)算機(jī)科學(xué)中的圖模型來直觀表達(dá)，深度學(xué)習(xí)的“深度”便指的是圖模型的層數(shù)以及每一層的節(jié)點(diǎn)數(shù)量。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜度不斷提升，從最早單一的神經(jīng)元，到2012年提出的AlexNet（8個網(wǎng)絡(luò)層），再到2015年提出的ResNET（150個網(wǎng)絡(luò)層），層次間的復(fù)雜度呈幾何倍數(shù)遞增，對應(yīng)的是對處理器運(yùn)算能力需求的爆炸式增長。深度學(xué)習(xí)帶來計(jì)算量急劇增加，對計(jì)算硬件帶來更高要求。

深度學(xué)習(xí)算法分“訓(xùn)練”和“推斷”兩個過程。簡單來講，人工智能需要通過以大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過“訓(xùn)練”得到各種參數(shù)，把這些參數(shù)傳遞給“推斷”部分，得到最終結(jié)果。

“訓(xùn)練”和“推斷”所需要的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)算類型不同。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分為前向計(jì)算（包括矩陣相乘、卷積、循環(huán)層）和后向更新（主要是梯度運(yùn)算）兩類，兩者都包含大量并行運(yùn)算?！坝?xùn)練”所需的運(yùn)算包括“前向計(jì)算＋后向更新”；“推斷”則主要是“前向計(jì)算”。一般而言訓(xùn)練過程相比于推斷過程計(jì)算量更大。一般來說，云端人工智能硬件負(fù)責(zé)“訓(xùn)練＋推斷”，終端人工智能硬件只負(fù)責(zé)“推斷”。

“訓(xùn)練”需大數(shù)據(jù)支撐并保持較高靈活性，一般在“云端”（即服務(wù)器端）進(jìn)行。人工智能訓(xùn)練過程中，頂層上需要有一個海量的數(shù)據(jù)集，并選定某種深度學(xué)習(xí)模型。每個模型都有一些內(nèi)部參數(shù)需要靈活調(diào)整，以便學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)。而這種參數(shù)調(diào)整實(shí)際上可以歸結(jié)為優(yōu)化問題，在調(diào)整這些參數(shù)時，就相當(dāng)于在優(yōu)化特定的約束條件，這就是所謂的“訓(xùn)練”。云端服務(wù)器收集用戶大數(shù)據(jù)后，依靠其強(qiáng)大的計(jì)算資源和專屬硬件，實(shí)現(xiàn)訓(xùn)練過程，提取出相應(yīng)的訓(xùn)練參數(shù)。由于深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練過程需要海量數(shù)據(jù)集及龐大計(jì)算量，因此對服務(wù)器也提出了更高的要求。未來云端AI服務(wù)器平臺需具備相當(dāng)數(shù)據(jù)級別、流程化的并行性、多線程、高內(nèi)存帶寬等特性。

“推斷”過程可在云端（服務(wù)器端）進(jìn)行，也可以在終端（產(chǎn)品端）進(jìn)行。等待模型訓(xùn)練完成后，將訓(xùn)練完成的模型（主要是各種通過訓(xùn)練得到的參數(shù)）用于各種應(yīng)用場景（如圖像識別、語音識別、文本翻譯等）?！皯?yīng)用”過程主要包含大量的乘累加矩陣運(yùn)算，并行計(jì)算量很大，但和“訓(xùn)練”過程比參數(shù)相對固化，不需要大數(shù)據(jù)支撐，除在服務(wù)器端實(shí)現(xiàn)外，也可以在終端實(shí)現(xiàn)。“推斷”所需參數(shù)可由云端“訓(xùn)練”完畢后，定期下載更新到終端。

傳統(tǒng)CPU算力不足，新架構(gòu)芯片支撐AI成必須。核心芯片決定計(jì)算平臺的基礎(chǔ)架構(gòu)和發(fā)展生態(tài)，由于AI所需的深度學(xué)習(xí)需要很高的內(nèi)在并行度、大量浮點(diǎn)計(jì)算能力以及矩陣運(yùn)算，基于CPU的傳統(tǒng)計(jì)算架構(gòu)無法充分滿足人工智能高性能并行計(jì)算（HPC）的需求，因此需要發(fā)展適合人工智能架構(gòu)的專屬芯片。

專屬硬件加速是新架構(gòu)芯片發(fā)展主流。目前處理器芯片面向人工智能硬件優(yōu)化升級有兩種發(fā)展路徑：（1）延續(xù)傳統(tǒng)計(jì)算架構(gòu)，加速硬件計(jì)算能力：以GPU、FPGA、ASIC（TPU、NPU等）芯片為代表，采用這些專屬芯片作為輔助，配合CPU的控制，專門進(jìn)行人工智能相關(guān)的各種運(yùn)算；（2）徹底顛覆傳統(tǒng)計(jì)算架構(gòu)，采用模擬人腦神經(jīng)元結(jié)構(gòu)來提升計(jì)算能力，以IBMTrueNorth芯片為代表，由于技術(shù)和底層硬件的限制，第二種路徑尚處于前期研發(fā)階段，目前不具備大規(guī)模商業(yè)應(yīng)用的可能性。從技術(shù)成熟度和商業(yè)可行性兩個角度，我們判斷使用AI專屬硬件進(jìn)行加速運(yùn)算是今后五年及以上的市場主流。

云端終端雙場景，三種專屬芯片各顯其能

我們把人工智能硬件應(yīng)用場景歸納為云端場景和終端場景兩大類。云端主要指服務(wù)器端，包括各種共有云、私有云、數(shù)據(jù)中心等業(yè)務(wù)范疇；終端主要指包括安防、車載、手機(jī)、音箱、機(jī)器人等各種應(yīng)用在內(nèi)的移動終端。由于算法效率和底層硬件選擇密切相關(guān)，“云端”（服務(wù)器端）和“終端”（產(chǎn)品端）場景對硬件的需求也不同。

除CPU外，人工智能目前主流使用三種專用核心芯片，分別是GPU，F(xiàn)PGA，ASIC。

GPU：先發(fā)制人的“十項(xiàng)全能”選手，云端終端均拔頭籌。GPU（GraphicsProcessingUnit）又稱圖形處理器，之前是專門用作圖像運(yùn)算工作的微處理器。相比CPU，GPU由于更適合執(zhí)行復(fù)雜的數(shù)學(xué)和幾何計(jì)算（尤其是并行運(yùn)算），剛好與包含大量的并行運(yùn)算的人工智能深度學(xué)習(xí)算法相匹配，因此在人工智能時代剛好被賦予了新的使命，成為人工智能硬件首選，在云端和終端各種場景均率先落地。目前在云端作為AI“訓(xùn)練”的主力芯片，在終端的安防、汽車等領(lǐng)域，GPU也率先落地，是目前應(yīng)用范圍最廣、靈活度最高的AI硬件。

FPGA：“變形金剛”，算法未定型前的階段性最佳選擇。FPGA（Field－ProgrammableGateArray）即現(xiàn)場可編程門陣列，是一種用戶可根據(jù)自身需求進(jìn)行重復(fù)編程的“萬能芯片”。編程完畢后功能相當(dāng)于ASIC（專用集成電路），具備效率高、功耗低的特點(diǎn)，但同時由于要保證編程的靈活性，電路上會有大量冗余，因此成本上不能像ASIC做到最優(yōu)，并且工作頻率不能太高（一般主頻低于500MHz）。FPGA相比GPU具有低功耗優(yōu)勢，同時相比ASIC具有開發(fā)周期快，更加靈活編程等特點(diǎn)。FPGA于“應(yīng)用爆發(fā)”與“ASIC量產(chǎn)”夾縫中尋求發(fā)展，是效率和靈活性的較好折衷，“和時間賽跑”，在算法未定型之前具較大優(yōu)勢。在現(xiàn)階段云端數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)中，F(xiàn)PGA以其靈活性和可深度優(yōu)化的特點(diǎn)，有望繼GPU之后在該市場爆發(fā)；在目前的終端智能安防領(lǐng)域，目前也有廠商采用FPGA方案實(shí)現(xiàn)AI硬件加速。

ASIC：“專精職業(yè)選手”，專一決定效率，AI芯片未來最佳選擇。ASIC（ApplicationSpecificIntegratedCircuit）即專用集成電路，本文中特指專門為AI應(yīng)用設(shè)計(jì)、專屬架構(gòu)的處理器芯片。近年來涌現(xiàn)的類似TPU、NPU、VPU、BPU等令人眼花繚亂的各種芯片，本質(zhì)上都屬于ASIC。無論是從性能、面積、功耗等各方面，AISC都優(yōu)于GPU和FPGA，長期來看無論在云端和終端，ASIC都代表AI芯片的未來。但在AI算法尚處于蓬勃發(fā)展、快速迭代的今天，ASIC存在開發(fā)周期較長、需要底層硬件編程、靈活性較低等劣勢，因此發(fā)展速度不及GPU和FPGA。

本報(bào)告我們分別仔細(xì)分析云端和終端兩種應(yīng)用場景下，這三種專屬AI芯片的應(yīng)用現(xiàn)狀、發(fā)展前景及可能變革。

云端場景：GPU生態(tài)領(lǐng)先，未來多芯片互補(bǔ)共存

核心結(jié)論：GPU、TPU等適合并行運(yùn)算的處理器未來成為支撐人工智能運(yùn)算的主力器件，既存在競爭又長期共存，一定程度可相互配合；FPGA有望在數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)承擔(dān)較多角色，在云端主要作為有效補(bǔ)充存在；CPU會“變小”，依舊作為控制中心。未來芯片的發(fā)展前景取決于生態(tài)，有望統(tǒng)一在主流的幾個軟件框架下，形成云端CPU＋GPU／TPU＋FPGA（可選）的多芯片協(xié)同場景。

（1）依托大數(shù)據(jù)，科技巨頭不同技術(shù)路徑布局AI云平臺

基于云平臺，各大科技巨頭大力布局人工智能。云計(jì)算分為三層，分別是Infrastructure（基礎(chǔ)設(shè)施）－as－a－Service（IaaS），Platform（平臺）－as－a－Service（Paas），Software（軟件）－as－a－Service（Saas）。基礎(chǔ)設(shè)施在最下端，平臺在中間，軟件在頂端。IaaS公司提供場外服務(wù)器，存儲和網(wǎng)絡(luò)硬件。大數(shù)據(jù)為人工智能提供信息來源，云計(jì)算為人工智能提供平臺，人工智能關(guān)鍵技術(shù)是在云計(jì)算和大數(shù)據(jù)日益成熟的背景下取得了突破性進(jìn)展。目前各大科技巨頭看好未來人工智能走向云端的發(fā)展態(tài)勢，紛紛在自有云平臺基礎(chǔ)上搭載人工智能系統(tǒng)，以期利用沉淀在云端的大數(shù)據(jù)挖掘價值。

（2）千億美元云服務(wù)市場，AI芯片發(fā)展?jié)摿薮?/p>

千億美元云服務(wù)市場，云計(jì)算硬件市場規(guī)模巨大。云計(jì)算的市場規(guī)模在逐漸擴(kuò)大。據(jù)Gartner的統(tǒng)計(jì)，2015年以IaaS、PaaS和SaaS為代表的典型云服務(wù)市場規(guī)模達(dá)到522．4億美元，增速20．6％，預(yù)計(jì)2020年將達(dá)到1435．3億美元，年復(fù)合增長率達(dá)22％。其中IaaS公司到2020年市場空間達(dá)到615億美元，占整個云計(jì)算市場達(dá)43％，云計(jì)算硬件市場空間巨大，而云計(jì)算和人工智能各種加速算法關(guān)系密切，未來的云計(jì)算硬件離不開AI芯片加速。

云端AI芯片發(fā)展?jié)摿薮?。根?jù)英偉達(dá)與AMD財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，我們預(yù)計(jì)GPU到2020年在數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)中將達(dá)到約50億美元市場規(guī)模。同時根據(jù)賽靈思與阿爾特拉等FPGA廠商，我們預(yù)計(jì)2020年FPAG數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)將達(dá)到20億美元。加上即將爆發(fā)的ASIC云端市場空間，我們預(yù)計(jì)到2020年云端AI芯片市場規(guī)模將達(dá)到105．68億美元，AI芯片在云端會成為云計(jì)算的重要組成部分，發(fā)展?jié)摿薮蟆?/p>

（3）云端芯片現(xiàn)狀總結(jié)：GPU領(lǐng)先，F(xiàn)PGA隨后，ASIC萌芽

AI芯片在云端基于大數(shù)據(jù)，核心負(fù)責(zé)“訓(xùn)練”。云端的特征就是“大數(shù)據(jù)＋云計(jì)算”，用戶依靠大數(shù)據(jù)可進(jìn)行充分的數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘、提取各類數(shù)據(jù)特征，與人工智能算法充分結(jié)合進(jìn)行云計(jì)算，從而衍生出服務(wù)器端各種AI＋應(yīng)用。AI芯片是負(fù)責(zé)加速人工智能各種復(fù)雜算法的硬件。由于相關(guān)計(jì)算量巨大，CPU架構(gòu)被證明不能滿足需要處理大量并行計(jì)算的人工智能算法，需要更適合并行計(jì)算的芯片，所以GPU、FPGA、TPU等各種芯片應(yīng)運(yùn)而生。AI芯片在云端可同時承擔(dān)人工智能的“訓(xùn)練”和“推斷”過程。

云端芯片現(xiàn)狀：GPU占據(jù)云端人工智能主導(dǎo)市場，以TPU為代表的ASIC目前只運(yùn)用在巨頭的閉環(huán)生態(tài)，F(xiàn)PGA在數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)中發(fā)展較快。

GPU應(yīng)用開發(fā)周期短，成本相對低，技術(shù)體系成熟，目前全球各大公司云計(jì)算中心如谷歌、微軟、亞馬遜、阿里巴巴等主流公司均采用GPU進(jìn)行AI計(jì)算。

谷歌除大量使用GPU外，努力發(fā)展自己的AI專屬的ASIC芯片。今年5月推出的TPU與GPU相比耗電量降低60％，芯片面積下降40％，能更好的滿足其龐大的AI算力要求，但由于目前人工智能算法迭代較快，目前TPU只供谷歌自身使用，后續(xù)隨著TensorFlow的成熟，TPU也有外供可能，但通用性還有很長路要走。

百度等廠商目前在數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)中也積極采用FPGA進(jìn)行云端加速。FPGA可以看做從GPU到ASIC重點(diǎn)過渡方案。相對于GPU可深入到硬件級優(yōu)化，相比ASIC在目前算法不斷迭代演進(jìn)情況下更具靈活性，且開發(fā)時間更短。AI領(lǐng)域?qū)Ｓ眉軜?gòu)芯片（ASIC）已經(jīng)被證明可能具有更好的性能和功耗，有望成為未來人工智能硬件的主流方向。

（4）云端GPU：云端AI芯片主流，先發(fā)優(yōu)勢明顯

發(fā)展現(xiàn)狀：GPU天然適合并行計(jì)算，是目前云端AI應(yīng)用最廣的芯片

GPU目前云端應(yīng)用范圍最廣。目前大量涉足人工智能的企業(yè)都采用GPU進(jìn)行加速。根據(jù)英偉達(dá)官方資料，與英偉達(dá)合作開發(fā)深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目的公司2016年超過19000家，對比2014年數(shù)量1500家。目前百度、Google、Facebook和微軟等IT巨頭都采用英偉達(dá)的GPU對其人工智能項(xiàng)目進(jìn)行加速，GPU目前在云端AI深度學(xué)習(xí)場景應(yīng)用最為廣泛，由于其良好的編程環(huán)境帶來的先發(fā)優(yōu)勢，預(yù)計(jì)未來仍將持續(xù)強(qiáng)勢。

GPU芯片架構(gòu)脫胎圖像處理，并行計(jì)算能力強(qiáng)大。GPU（GraphicsProcessingUnit），又稱視覺處理器，是之前應(yīng)用在個人電腦、工作站、游戲機(jī)、移動設(shè)備（如平板電腦、智能手機(jī)等）等芯片內(nèi)部，專門用作圖像運(yùn)算工作的微處理器。與CPU類似可以編程，但相比CPU更適合執(zhí)行復(fù)雜的數(shù)學(xué)和幾何計(jì)算，尤其是并行運(yùn)算。內(nèi)部具有高并行結(jié)構(gòu)（highlyparallelstructure），在處理圖形數(shù)據(jù)和復(fù)雜算法方面擁有比CPU更高的效率。

GPU較CPU結(jié)構(gòu)差異明顯，更適合并行計(jì)算。對比GPU和CPU在結(jié)構(gòu)上的差異，CPU大部分面積為控制器和寄存器，GPU擁有更多的ALU（ArithmeticLogicUnit，邏輯運(yùn)算單元）用于數(shù)據(jù)處理，而非數(shù)據(jù)高速緩存和流控制，這樣的結(jié)構(gòu)適合對密集型數(shù)據(jù)進(jìn)行并行處理。CPU執(zhí)行計(jì)算任務(wù)時，一個時刻只處理一個數(shù)據(jù)，不存在真正意義上的并行，而GPU具有多個處理器核，同一時刻可并行處理多個數(shù)據(jù)。

與CPU相比，GPU在AI領(lǐng)域的性能具備絕對優(yōu)勢。深度學(xué)習(xí)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中，需要很高的內(nèi)在并行度、大量的浮點(diǎn)計(jì)算能力以及矩陣運(yùn)算，而GPU可以提供這些能力，并且在相同的精度下，相對傳統(tǒng)CPU的方式，擁有更快的處理速度、更少的服務(wù)器投入和更低的功耗。在2017年5月11日的加州圣何塞GPU技術(shù)大會上，NVIDIA就已經(jīng)發(fā)布了TeslaV100。這個目前性能最強(qiáng)的GPU運(yùn)算架構(gòu)Volta采用臺積電12nmFFN制程并整合210億顆電晶體，在處理深度學(xué)習(xí)的性能上等同于250顆CPU。

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