国内外部分代表性A芯片厂商情况-小牛行研(hangyan.co)-AI驱动的行业研究数据服务

国内外部分代表性A芯片厂商情况

研究报告节选:

FPGA 与 ASIC 芯片因可定制化受到关注。FPGA(Field Programmable Gate Array),即现场可编辑门阵列,其设计初衷是为了实现半定制芯片的功能,即硬件结构可根据需要实时配臵灵活改变。相较于 CPU、GPU 芯片,FPGA 芯片的灵活性高、性能强、能耗低,但是价格更高,因此也存在着明显缺陷。近年来,科技巨头纷纷在为人工智能算法定制的 ASIC 芯片上发力,比如谷歌推出了适配 Tensor Flow 算法的 TPU 芯片、高通的 Cloud AI 芯片、英伟达的 Teala 系列芯片等;国内也涌现出一批 AI 芯片厂商,不仅包括中星微、寒武纪、海思半导体等芯片设计厂商,还包括百度、阿里等互联网公司,以及 AI 算法公司如依图科技、商汤等。ASIC 针对不同的人工智能场景进行了定制优化,能够达到性能更强,同时能耗更低的效果。
最后更新: 2022-01-16

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图表内容


表4:国内外部分代表性A芯片厂商情况
代表芯片
芯片简介
应用场景
高通
oUdA|100芯片2019年推出
采用7纳米工艺打造
A性能是骁龙855移动平台的50倍边缘计算、自动驾驶等
适配 Tensor flow算法设计的专用集
谷歌计算引擎等
国外
成芯片
第一代应用于 Alpha Go
ivana NNp芯片分别有面向训练的NNPT和面向推理
数据中心等
英伟达
sa系列芯片
专为
大数据应用场景开发
智慧城市、自动驾驶
中星微
星光摩尔一号
工智能机器视觉芯片
元370
系推出的第三代人工智能芯片
云端推理、训练
平线
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贇料来源;虎、新浪经、安信证券研究中心