競逐AI晶片誰將勝出？

採用台積電的10奈米先進技術以大幅降低功耗，加入華為最新的人工智慧（AI）神經處理元件（Neural Processing Unit，NPU），成為全球首款搭載AI運算 ... ︿Top 本站首頁   本室簡介   服務內容   電子報   訂單查詢   網站地圖 目前的時間... 站內搜尋 產業政策產業新聞市場報導策略評析專利情報關鍵圖表 首頁 市場報導 IC半導體 競逐AI晶片誰將勝出？ 關鍵字：人工智慧(AI)；處理器；TPU；GPU；NPU；VPU；深度學習(DeepLearning) 瀏覽次數：41107｜ 歡迎推文： 科技產業資訊室(iKnow)-May發表於2017年9月5日 圖、競逐AI晶片誰將勝出？   人工智慧（AI）被視為第四次工業革命核心，預估到2020年，市場商機規模高達3,000億美元，「得晶片者得天下」概念發酵，因此吸引各大科技廠爭相加碼投資。

  過去因為資料量不夠大，同時機器CPU無法做準確分析，如今各種結構與非結構性資料量愈來愈大，全部被集中到雲端或者可藉由終端手機進行資料蒐集及分析。

資料量愈來愈多樣化，加上各式演算法愈來愈精進，使得人工智慧的環境趨於成熟。

以下簡述目前較具體在AI晶片有進展的公司：   Nvidia（英偉達）一直是圖像處理的行業龍頭，GPU的浮點運算、同步並行運算是非常適用於人工智慧的深度學習神經網絡，因此成為AI晶片領頭軍。

谷歌無人駕駛汽車就採用了Nvidia的移動終端處理器Tegra（4核CPU+256核GPU）。

2016年8月，英偉達推出首台深度學習超級計算器NvidiaDGX-1。

2017年4月，Nvidia宣布為Tesla自駕車開發全新數據中心加速器TeslaP100已經供貨，面向人工智慧、自動駕駛、氣候預測、醫藥開發等專業領域。

  Google在2017年5月的I/O大會推出AI晶片「TPU」（TensorProcessingUnit）是客製化的ASIC（特殊應用邏輯IC），專為機器學習設計，用於改善搜尋結果的相關性，提高Google街景服務地圖和導航功能的正確度。

也就是說，TPU專為特定用途設計的特殊規格邏輯IC，只執行單一工作，所以速度更快，但缺點是成本較高。

  英特爾2016年9月收購視覺晶片公司Movidius。

歷經將近一年的研發，於2017年8月底宣佈推出了全新的MyriadX視覺處理器（VisionProcessingUnit；VPU），這是全球第一個配備神經運算引擎（NeuralComputeEngine）的系統單晶片（SoC），可用於加速產品端的深度學習推理，未來可應用在無人機、機器人、智慧攝像機、虛擬實境與擴增實境等產品。

  高通早在2015年CES推出SnapdragonCargo是一款無人機SoC晶片，具有視覺運算可應用於工業、農業監測、航拍。

此外，高通的驍龍820晶片也被應用於VR頭盔中。

事實上，高通已經在研發能在終端完成深度學習的移動設備晶片。

  IBM推出TrueNorth晶片，又於2017年8月9日宣布已發展出採用多台伺服器搭配分散式深度學習軟體（DistributedDeepLearning；DDL）縮短深度學習時間，提高效率。

IBM使用了64個自行開發的Power8伺服器，每一個微處理器都與256顆英偉達繪圖處理器透過NVLink連接起來，讓兩種晶片之間的資料流程進行傳輸。

當其開始處理來自ImageNet-22K資料庫的750萬張圖片時，其識別準確率高達33.8%，比起微軟先前的29.8%紀錄還高。

蘋果公司對未來開發的產品，一向神祕低調。

消息傳出蘋果正在開發AI晶片AppleNeuralEngine，且內建於新一代的iPhone/iPad原型機進行測試，期望提升臉部或語言辨識能力。

還有研發出一套人工智慧架構平台，可讓兩組Siri軟體相互對話溝通，應用在智慧居家領域。

同時，蘋果也積極開發深度學習技術，鎖定自動駕駛車以及智慧家居應用，要把虛擬語音助理軟體Siri更加智慧化。

  微軟準備為下一代Hololens擴增實境裝置打造一個客製化的TPU人工智慧晶片，也不排除在Hololens晶片推出之後，也可以用於微軟的雲端服務之上。

也在試驗另一種晶片FPGA（可程式化邏輯元件），FPGA介於GPU和ASIC之間，沒有GPU那麼通用，也不像ASIC只有單一功能，FPGA能重新編程，執行多種功能。

  華為在IFA2017(柏林時間9月2日)發布了首款人工智慧(AI)手機應用處理器—Kirin970(麒麟970)，是8核心手機應用處理器，同樣由子公司海思半導體（HiSilicon）設計，雖然ARM架構處理器核心數及運算時脈與上一代Kirin960相同。

採用台積電的10奈米先進技術以大幅降低功耗，加入華為最新的人工智慧（AI）神經處理元件（NeuralProcessingUnit，NPU），成為全球首款搭載AI運算核心的手機晶片。

該晶片支援語音識別、人臉識別、場景識別等多個人工智能場景的處理。

該款新晶片將搭載在華為10月新機Mate10。

  百度聯合硬體廠商推出DuerOS智慧晶片，可以在晶片嵌入百度演算法，快速而廣泛地應用到更多場景。

百度利用「算法+晶片」的組合，切入人工智慧應用產業。

  結語 AI晶片包含三大類市場，分別是數據中心(雲端)、通信終端產品(手機)、特定應用產品(自駕車、頭戴式AR/VR、無人機、機器人...)。

當前機器學習多採用GPU圖像處理，尤以Nvidia是此一領域龍頭，但是，有些業者認為GPU處理效率不夠快，而且因應眾多特定新產品的不同需求，於是，推出NPU、VPU、TPU...等等。

總而言之，AI晶片是一個新興的產品，等待「殺手級」出現，充滿無限大的市場。

由於，搶未來AI應用市場商機，科技巨鱷如Google、微軟、蘋果企圖建構AI平台生態模式吃下整個產業鏈。

目前還不清楚哪種架構的晶片會在AI大戰獲勝。

但(手機)終端市場對於AI晶片的功耗、尺寸、價格都有極為嚴格的要求，難度上比雲端數據晶片更高。

  至於CPU是否會被TPU、NPU、VPU….等之類新類型處理器取代，答案應該不會。

因為，新出現的處理器只是為了處理新發現或尚未解決的問題；同時，希望晶片市場能有更多競爭及選擇，不要英特爾、高通獨大。

科技企業搶人工智慧應用商機，AI晶片成為兵家必爭之地。

(1295字；圖1；表1)   表、布局AI晶片業者 公司 AI晶片 用途 Nvidia GPU（GraphicProcessingUnit） 1.NVIDIA的移動終端處理器Tegra（4核CPU+256核GPU）。

2.深度學習超級計算機NVIDIADGX-1。

3.數據中心加速器TeslaP100面向人工智慧、自動駕駛、氣候預測、醫藥開發等專業領域。

Google TPU（TensorProcessingUnit） 是客製化的ASIC（特殊應用邏輯IC），專為機器學習設計，用於改善搜尋結果的相關性，提高Google街景服務地圖和導航功能的正確度。

英特爾 VPU（VisionProcessingUnit）屬於NPU 是全球第一個配備神經運算引擎（NeuralComputeEngine）的系統單晶片（SoC），可用於加速產品端的深度學習推理。

未來可應用在無人機、機器人、智慧攝像機、虛擬實境與擴增實境等產品。

微軟 FPGA（可程式化邏輯元件） FPGA介於GPU和ASIC之間，FPGA能重新編程，執行多種功能。

華為 NPU（NeuralProcessingUnit） Kirin970(麒麟970) 採用台積電的10奈米先進技術以大幅降低功耗，加上海思的HiAI移動計算架構，NPU運算能力達到了1.92TFP16OPS，憑藉AI計算能力，(相較於四個Cortex-A73核心)在處理同樣的AI應用任務時，新的異構計算架構能夠提高25倍的CPU性能和50倍的能耗表現。

百度 GPU（GraphicProcessingUnit）+對話式人工智慧系統 聯合硬體廠商推出DuerOS智慧晶片，利用「算法+晶片」的組合，切入人工智慧應用產業。

IBM TrueNorth晶片+ 多台伺服器搭配分散式深度學習軟體（DistributedDeepLearning；DDL） IBM使用了64個自行開發的Power8伺服器，每一個微處理器都與256顆英偉達繪圖處理器透過NVLink連接起來，讓兩種晶片之間的資料流程進行傳輸。

高通 VPU（VisionProcessingUnit） 高通推出SnapdragonCargo是一款無人機SoC晶片，具有視覺運算可應用於工業、農業監測、航拍。

此外，高通的驍龍820晶片也被應用於VR頭盔中。

事實上，高通已經在研發能在終端完成深度學習的移動設備晶片。

Source：科技政策研究與資訊中心—科技產業資訊室(iKnow)整理，2017/9     參考資料： 人工智慧爆發中美AI晶片大比拼。

光電新聞網，2017/05/14。

華為發布手機AI晶片Kirin970。

科技產業資訊室(iKnow)，2017/9/5。

英特爾揭露最新AI晶片，中國大陸不落人後。

科技產業資訊室(iKnow)，2017/8/30。

IBM的深度學習獲得重大突破，縮短時間提高效率。

科技產業資訊室(iKnow)，2017/8/14。

全球人工智慧晶片市場預測2016～2022年成長率62.9%。

科技產業資訊室(iKnow)，2017/7/24。

傳聞蘋果開發AI晶片內建於下一代iPhone。

科技產業資訊室(iKnow)，2017/6/1。

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