人工智能芯片行业深度研究报告:人工智能立夏已至,AI芯片迎接蓝海(70页),资源名称:人工智能芯片行业深度研究报告:人工智能立夏已至,AI芯片迎接蓝海(70页)70页人工智能芯片行业深度研究:人工智能立夏已至,AI芯片迎接蓝海;首推,英伟达GPU王者风范,Google_TPU破局科技-20171129-天风证券-.zip...
2021-05-18 14:05:29 6.9MB 行业报告
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随着深度学习领域[1-4]带来的技术性突破,人工智能(artificial intelligence,AI)无论在科研还是在产业应用方面都取得了快速的发展。深度学习算法需要大量的矩阵乘加运算,对大规模并行计算能力有很高的要求,CPU和传统计算架构无法满足对于并行计算能力的需求,需要特殊定制的芯片。目前,AI芯片行业已经起步并且发展迅速。
2021-05-06 12:09:05 1.82MB AI芯片 前景分析
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2020-2025年中国AI芯片行业市场深度调研及前景趋势预测报告.pdf
2021-04-27 13:05:21 84.72MB 行业咨询
2020-2025年中国AI芯片行业投资机会与风险防范措施研究报告.pdf
2021-04-27 13:05:21 71.08MB 行业咨询
根据Gartner、IDC等数据,全球对人工智能应用的需求逐步提升,2020年全球AI芯片市场规模可以达到101亿美元,预计2025年可以达到726亿美元,2020年至2025年CAGR可达到48.4%;同时,边缘计算被视为人工智能的下一个战场。预计2020年,全球边缘计算市场规模可以达到424亿美元,2015到2020年年复合增长率可以达到87.4%。这些都极大地推动了AI芯片行业的发展。 甲子光年综合专家及多方面资料,认为 2020年中国AI芯片市场规模可以达到151亿元,预计2023年可以达到557亿元,2018年至2023年CAGR可达到55.4%。 中国乃至全球AI芯片尚处于产业早期阶段,2016年,中国AI芯片市场规模全球占比已达到20%,随着超级数据中心、各行业AI应用的落地、边缘计算及云-边-端的协同发展,中国AI芯片行业具有较高的市场潜力,预计2023年中国AI芯片市场规模占全球AI芯片行业的25%。 此次报告中,甲子光年智库从AI芯片的范围、全球及中国芯片市场分析、中国典型AI芯片厂商案例等多个方面进行研究,介绍了中国AI芯片行业的发展。 本次报告的核心发现如下: 1.全球及中国芯片市场规模:2020年全球AI芯片市场规模可以达到101亿美元,预计2025年可以达到726亿美元,2020年至2025年CAGR可达到48.4%;2020年中国AI芯片市场规模逾151亿元,2018年至2023年CAGR可达到55.4%,预计2023年中国AI芯片市场规模占全球AI芯片行业的25%。 2.边缘+终端AI芯片待爆发:终端AI芯片2018至2023年复合增长率可以达到62.2%,高于云端AI芯片的同阶段复合增长率。 3.云端芯片仍以GPU为主,但市场期待新方案:GPU仍然是各大厂商的核心需求,但随着数据负载量及超级数据中心的建成,市场也更期待其他方案。 4.落地场景及行业多样,目前仍在垂直领域/行业爆发前期:针对行业细分AI芯片未来将有更多的垂直设计及应用,以满足各领域的细分需求爆发。 5.中国“芯”,势不可挡:华为海思、依图、地平线、云天励飞等企业纷纷推出AI芯片+解决方案,受到市场关注。
2021-04-22 14:02:16 7.45MB 2021 中国 ai 芯片
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2020-2025年中国AI芯片行业发展趋势预测与发展战略咨询报告.pdf
2021-03-08 18:02:16 98.73MB AI芯
涉及云端 / 数据中心、边缘计算、终端、IP等各个方向的四大类数十种AI芯片的技术指标、应用案例。
2021-02-27 12:03:16 569KB AI芯片
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2021年中国AI芯片发展简报及典型厂商案例.pdf
2021-02-20 16:01:36 7.48MB AI芯片
AI芯片的产品设计与安全设计.pdf
2021-02-20 11:03:09 2.47MB AI
寒武纪系列论文,Many companies are deploying services, either for consumers or industry, which are largely based on machine-learning algorithms for sophisticated processing of large amounts of data. The state-of-the-art and most popular such machine-learning algorithms are Convolutional and Deep Neural Networks (CNNs and DNNs), which are known to be both computationally and memory intensive. A number of neural network accelerators have been recently proposed which can offer high computational capacity/area ratio, but which remain hampered by memory accesses.
2020-01-18 03:05:34 554KB AI
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