今年下半年开始,随着5G的启动,AI芯片产业厂商逐渐向争夺边缘计算方向奔逃而去。

国内外巨头发力边缘AI芯片

不完全统计,包括谷歌、英伟达、英特尔、高通、华为、寒武纪、地平线均于推出边缘AI芯片。如谷歌的Coral Edge TPU,售价不到千元,用于在边缘运行TensorFlow Lite机器学习模型;英伟达于11月宣布的etson Xavier NX,体型小于一张信用卡,却能提供21 TOPS的性能,主要面向机器人和边缘嵌入式计算设备;英特尔也于发布专为边缘设备的下一代MPVIDIUS VPU KEEM BAY,可进行深度学习推理、计算机视觉与媒体应用;高通于年度人工智能大会上发布的Cloud AI 100,专为边缘计算开发,峰值性能是骁龙855和骁龙820的3至50倍。

国内厂商边缘同时起跑

国内几大巨头也在边缘AI芯片上开始行动,最知名的莫过于华为的昇腾310芯片,其典型边缘计算场景便是安防、自动驾驶和智能制造,其最大功耗8W,却能提供16TOPS的算力,支持同时识包括人、车、障碍物、交通标示在内的200个不同的物体,一秒钟内可处理上千张图片;

独角兽也不落后

AI独角兽寒武纪也在11月的深圳高交会上推出了面向边缘智能计算领域的AI芯片思元220,该芯片整体系统功耗不足10W,能够提供16/8/4位可配置的定点运算,最大算力为16TOPS(INT8),可根据实际应用选择运算类型以获得最佳AI推理性能;再如将公司战略定为AI on Horizon的地平线,早在2017年便发布了第一代用于智能驾驶场景的边缘AI芯片征程1.0,并于今年8月底发布征程2.0车规级AI芯片,典型功耗2瓦,却可提供超过4 TOPS的等效算力。

因边缘市场不小于云

其次之所以边缘AI芯片兴起,主要可归为以下因素。首先是市场层面受边缘计算、边缘服务器的带动。

相关研究表明,截止2018年,有40%的数据需要在网络边缘侧分析、处理、储存,到2025年,这一比例将超过50%。据预测,从2018年到2022年全球边缘计算相关市场规模的年复合增长率将超过30%,到2022年,边缘计算市场规模将超万亿,与云计算市场规模不相上下。

端设备智能化开始

另外正是看到了边缘计算的市场前景,国内外行业巨头也纷纷将AI芯片的目光由云端转向了边缘,原因还在于有大量的终端设备、场景需要借助AI芯片完成运算,如智能音箱、智能路灯、VR/AR、车联网、智能制造。

边缘生态完善

还有厂商边缘产品生态逐渐完善,如今企业越来越强调端-边-云-网-智的多方协同,其也需要从云端到边缘的端到端解决方案。因此,对厂商而言,仅仅提供云端AI芯片是难以满足用户的这些需求,因此,在布局完云端AI芯片后再去完善边缘AI芯片是提供自身在行业内竞争优势的策略。

边缘AI芯片难度门槛低

最吸引厂商的是,相比云端AI芯片,边缘AI芯片的使用场景丰富,在设计、研发、生产上难度也相应缩减,同时单芯片售价并不昂贵,因此,布局边缘AI芯片的企业,除行业巨头外,也有不少AI创企。

结语

AI芯片的战火已经由云端蔓延到了边缘,也许这正是中国进入CPU、GPU技术产业的裂口。

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