人工智能硬件應(yīng)用場景歸納為云端場景和終端場景兩大類。云端主要指服務(wù)器端，包括各種共有云、私有云、數(shù)據(jù)中心等業(yè)務(wù)范疇；終端主要指包括安防、車載、手機(jī)、音箱、機(jī)器人等各種應(yīng)用在內(nèi)的移動終端。由于算法效率和底層硬件選擇密切相關(guān)，“云端”（服務(wù)器端）和“終端”（產(chǎn)品端）場景對硬件的需求也不同。
核心芯片決定計算平臺的基礎(chǔ)架構(gòu)和發(fā)展生態(tài)，由于AI所需的深度學(xué)習(xí)需要很高的內(nèi)在并行度、大量浮點計算能力以及矩陣運算，基于CPU的傳統(tǒng)計算架構(gòu)無法充分滿足人工智能高性能并行計算（HPC）的需求，因此需要發(fā)展適合人工智能架構(gòu)的專屬芯片。
除CPU外，人工智能目前主流使用三種專用核心芯片，分別是GPU，F(xiàn)PGA，ASIC。本報告分上下2部分仔細(xì)分析云端和終端兩種應(yīng)用場景下，這三種專屬AI芯片的應(yīng)用現(xiàn)狀、發(fā)展前景及可能變革。
1“下沉”終端，芯片負(fù)責(zé)推斷
云端受限于延時和安全性，催生AI向終端下沉。云端AI應(yīng)用主要依靠網(wǎng)絡(luò)將云端計算結(jié)果與終端執(zhí)行結(jié)果數(shù)據(jù)和增量環(huán)境參數(shù)進(jìn)行交換。這個過程存在兩個問題：第一，使用網(wǎng)絡(luò)傳輸數(shù)據(jù)到云端會產(chǎn)生延遲，很可能數(shù)據(jù)計算的結(jié)果會需要等待數(shù)秒甚至數(shù)十秒才能傳回終端；第二，使用網(wǎng)絡(luò)傳送數(shù)據(jù)，傳輸過程中數(shù)據(jù)有被劫持的風(fēng)險。因此，在某些對延遲和安全性要求較高的場景就有了將AI下沉到終端的需求。
下沉到終端的AI主要是“推斷”部分。由于模型更新快，計算更為復(fù)雜，且基于大數(shù)據(jù)，“訓(xùn)練”一般在云端進(jìn)行。由于數(shù)據(jù)和算力限制，未來在終端場景下，處理器主要負(fù)責(zé)執(zhí)行人工智能的“推斷”過程?！巴茢唷毕鲁两K端優(yōu)勢在于實時性，可以在終端進(jìn)行的操作不需要回傳云端處理，更有效滿足AI運算的實時性需求場景。終端可定期從云端下載訓(xùn)練好的參數(shù)用于推斷參數(shù)更新，同時可選擇上傳云端需要的“訓(xùn)練”信息。通俗來說，未來終端人工智能“大腦”的進(jìn)化仍在云端進(jìn)行。
2需求決定硬件，場景逐次落地
采用硬件實現(xiàn)終端人工智能是必然。理論上，智能終端利用原有CPU大腦，運行純軟件的AI算法，也可實現(xiàn)相關(guān)應(yīng)用。但實時性要求高的場景（如安防、輔助駕駛等），對“最差情況下的最大延時”容忍度很低，如果只用CPU運算不能滿足實時性要求，必須有專屬硬件加速；而在手機(jī)、音箱、AR／VR眼鏡、機(jī)器人等使用電池、對功耗敏感的終端場景，采用純軟件運算功耗很大，不能滿足用戶對功耗的苛刻要求，同樣需要采用專屬芯片加速。
終端AI推斷需要硬件支持的需求場景有三種：（1）低延時；（2）低功耗；（3）高算力。按照需求落地先后順序，我們判斷AI芯片落地的終端子行業(yè)分別是：（1）智能安防；（2）輔助駕駛；（3）手機(jī)／音箱／無人機(jī)／機(jī)器人等其他消費終端。三個領(lǐng)域?qū)K端AI硬件的要求各有側(cè)重：（1）智能安防、智能駕駛由于視頻信號的數(shù)據(jù)量較大，對數(shù)據(jù)流計算速度要求較高；（2）智能駕駛除計算能力外對硬件的穩(wěn)定性和突發(fā)狀況處理速度要求較高；（3）智能手機(jī)、音箱、AR／VR終端受限于電池容量，對低功耗的要求更高些。下面我們逐個分析幾種AI＋場景。
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