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2022硬核預測|人工智能五大趨勢

發布時間:2022-2-9 18:49    發布者:eechina
作者:新思科技Synopsys

人工智能(AI)在商業場景中的成功應用正在不斷突破人們的既有想象。

從邊緣AI和計算機視覺技術的進步,到數據中心現代化和AI專用芯片,再到用AI設計芯片,僅過去一年,AI的創新浪潮便風起云涌。這些里程碑式的應用發展也為AI行業帶來了眾多新機遇。

AI的革命式發展也推動了對新一代AI系統級芯片的需求。

AI芯片的全球市場價值預計將從2019年的80億美元增加到2026年的700億美元以上。投資者對AI初創企業的投資也再創歷史新高,2021年第三季度全球AI融資總額達179億美元,充分反映出AI產業在全球范圍內的火熱程度。

新的一年,我們面臨著新目標、新機遇和新挑戰。

在竭力解決供應鏈限制、全球芯片短缺、新冠疫情對經濟造成的影響等問題的同時,半導體行業也在積極探索元宇宙,將智能化融入芯片中已是大勢所趨,大家都想平分AI這塊大蛋糕。

AI持續賦能芯片設計

現在,越來越多的工作需要高級AI來處理。市場對更節能且計算速度更快的專用芯片需求在不斷增加,通過強大的AI來設計芯片至關重要。

AI推動了新一代設計工具的誕生,AI可以實現在迭代中不斷學習,并在芯片設計環境中獲取數據,由此跨越式地提升生產效率和成本效益。從某種意義上說,AI的顛覆式浪潮將創造更加公平的競爭環境,利用AI進行芯片設計的公司在全球經濟中將實現對稱分布。這不僅為半導體行業的企業們,也為那些團隊規模較小或財務資源較為有限的公司帶來新的發展機遇。

未來的AI硬件設計勢必會對芯片設計技術進行革新。

2021年,對數據中心進行投資的公司都實現了可觀的收益,并展示了卓越的技術能力,數據中心的發展一方面推高了專用AI芯片的需求,另一方面也讓AI投資以前所未有的速度在增長。今年,GPU還將繼續是數據中心市場的主導架構,我們預計此增長態勢還將延續。頭部企業都將選擇下一代AI輔助設計系統,以大規模擴展和探索設計工作流程,并實現非重要決策的自動化。為滿足自身的芯片設計需求,各公司開始將目光轉向云端,從而增加設計容量、加快周轉時間、優化高質量應用設計。

AloT接棒數字時代推動力

其實AIoT是一個相對較新的詞匯,它結合了AI和IoT(物聯網)的所有功能,提供更加智能的互聯設備網絡,還可以對傳統方法所無法承載的海量數據進行處理和計算。

隨著物聯網邊緣技術(如增強智能和元宇宙)的發展,大型公司會選擇重新將戰略重點放在處理實時數據與基于AloT設備增長等方面的AI創新。

三大應用率先部署AI芯片設計

高性能計算(HPC)、自主設備和數字醫療這三大應用領域將率先在芯片設計中使用AI技術。

數據中心對專用芯片的需求使得HPC市場將繼續推動對AI芯片的大規模投資,有了專用AI芯片的加持,數據中心將可以對由超過1萬億個節點組成的AI工作負荷執行計算。

在邊緣計算領域,越來越多的公司開始將AI芯片應用于汽車行業和智能機器等更多領域,從工業機器擴展到智能機器人、無人機等。由于數據規模過于龐大,加之人們對數字社會的期盼,芯片設計團隊需要針對各種應用的復雜SoC提供經驗證的IP解決方案。預計2022年,這一領域在供應鏈緊張的情況下也會繼續保持增長。

全球各個國家對新冠疫情的積極應對,為AI在醫療領域,尤其是診斷和醫學研究方面,帶來了諸多機遇。醫療領域對計算的需求可能不像數據中心那樣嚴苛,但圍繞數據保護、數據安全和實時分析的獨特需求,更需要一個安全的本地化環境以完成現場評估和分析。

從AI加速器到認知系統,高性能計算、自主設備和數字醫療這三個市場將吸引更多的企業入局及資本關注,并同步推動AI在芯片設計領域的增長以及AI在設備中的無縫集成。

更多系統公司入局自研芯片之路

回看2021,芯片設計已經成為科技領域共同關注的話題焦點。AI正在快速重塑芯片設計的整體藍圖,各家科技公司紛紛開始自研芯片。

蘋果公司最近推出的自研芯片M1 Max,能夠集成多個強大的計算組件,提供業界最強大的芯片支持。非傳統半導體公司部署定制化ASIC(專用集成電路)開發的舉動,激勵了業內許多公司都開始慎重評估,在企業所服務的市場快速增長的情況下,自研芯片是否真的具有競爭優勢。自研芯片的優勢有很多,比如最大限度的進行數據控制,在速度、決策、結果之間減少延遲等。建立一流的芯片設計團隊是創造和保護知識產權的重要途徑,但隨著業務場景的迅速擴大,人才緊缺成為企業需要面對的又一難題。

AI推動建立系統信任鏈

當AI應用在自動駕駛、數字金融、芯片設計等領域后,我們看到了更好的結果和更高的生產力,且沒有造成重大缺陷或程序延遲等問題。

因此企業有動力在底層硬件基礎設施中建立不同程度的信任,為遠程設備管理、服務部署和生命周期管理創建安全通道,從而確保整個系統不僅對軟件端,而且對終端用戶都具有可信度。

AI在計算軟件中的應用越發普及,系統各個階段(特別是設計和集成階段)對高級信任與安全性的要求也越來越高。到目前為止,AI硬件的重要性尚不及軟件,但隨著信任鏈在當前供應鏈問題環境中的重要性逐漸凸顯,貫穿整個工作流程的信任鏈將不可或缺。

更快的計算速度、更多的邊緣智能、更有效地處理更龐大的數據量,更多產品功能實現自動化,是驅動上述預測的核心要素。

大膽創新的AI硬件架構和清晰的AI戰略將成為AI創新應用與軟件系統無縫集成的核心推動因素。從芯片到軟件,新思科技始終致力于讓技術更智能、更安全。未來我們也將繼續加大投入,實現AI驅動設計解決方案的顛覆式創新與快速增長。

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