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芯片解密ASIC芯片市场涨幅显著 是国内芯片的新机遇

    随着人工智能产业链的火速延伸,GPU并不能满足所有场景(如手机)上的深度学习计算任务, GPU并不是深度学习算力痛点的唯一解。目前以深度学习为代表的人工智能计算需求,主要采用GPU、FPGA等已有适合并行计算的通用芯片来实现加速。

    在产业应用没有大规模兴起之时,使用这类已有的通用芯片可以避免专门研发定制芯片(ASIC)的高投入和高风险。但是,由于这类通用芯片设计初衷并非专门针对深度学习,因而存在性能、功耗等方面的瓶颈。随着人工智能应用规模的扩大,这类问题将日益突出。

    正如CPU改变了当年庞大的计算机一样,人工智能ASIC芯片也将大幅改变如今AI硬件设备的面貌。如大名鼎鼎的AlphaGo使用了约170个图形处理器(GPU)和1200 个中央处理器(CPU),这些设备需要占用一个机房,还要配备大功率的空调,以及多名专家进行系统维护。而如果全部使用专用芯片,非常可能只需要一个盒子大小,且功耗也会大幅降低。

    在芯片需求还未成规模、深度学习算法暂未稳定需要不断迭代改进的情况下,利用具备可重构特性的FPGA芯片来实现半定制的人工智能芯片是理想选择。随着人工智能算法和应用技术的日益发展,以及人工智能专用芯片ASIC产业环境的逐渐成熟,人工智能下ASIC将成为人工智能计算芯片发展的必然趋势。

    人工智能芯片向ASIC转移将在全球开辟一块新战场,这也是中国芯片的机会。中国芯片在设计、制造、封测三大产业链环节均落后于世界先进水平,部分领域甚至跟发达国家有10年-20年的差距。这让中国的芯片领域过分依赖进口贸易。全球调研机构IC Insights在2016年公布了全球半导体20强,前20位中没有中国公司上榜。

    由于专利积累、软件生态配套不足等原因,中国在已经落后的传统芯片领域想要追赶领先者颇为困难。而在没有太多历史包袱、有新技术突破的芯片领域,中国跟其他国家站在同一起跑线上,有机会占据领先位置。现阶段,中国弯道超车的希望存在于人工智能(AI)芯片领域。

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