本文摘要：上篇说到CPU、GPU、FPGA、ASIC及类脑芯片都是芯片界举足轻重的角色，但由于AI芯片对计算能力的拒绝，CPU在AI芯片中只起辅助和掌控功能，而类脑芯片则因还过于成熟期，仍未落地。因而，以下在对场景应用于的辩论中，更加多牵涉到GPU、FPGA、ASIC三类芯片。 在应用于场景上，AI芯片的应用于主要分成云端和终端，这也是目前芯片领域又一分岔路口。
上篇说到CPU、GPU、FPGA、ASIC及类脑芯片都是芯片界举足轻重的角色，但由于AI芯片对计算能力的拒绝，CPU在AI芯片中只起辅助和掌控功能，而类脑芯片则因还过于成熟期，仍未落地。因而，以下在对场景应用于的辩论中，更加多牵涉到GPU、FPGA、ASIC三类芯片。
在应用于场景上，AI芯片的应用于主要分成云端和终端，这也是目前芯片领域又一分岔路口。以深度自学的算法来说，云端人工智能硬件负责管理“训练+推测”，终端只负责管理“推测”，因而终端的计算出来量更加小，没传输问题，更加适合于安防、汽车等功耗拒绝较低、安全性拒绝低的场景，终端也被看做未来发展方向。下文将AI硬件应用于场景分成云端和终端，云端指服务器端，还包括各种共计云、私有云、数据中心等；终端指安防、车载、手机等领域。
云端场景：英伟达GPU生态领先，赛灵思FPGA追上，谷歌ASIC或是未来据测算，全球云端场景的AI芯片规模合计已约几百亿美元，是目前仅次于的AI应用于场景。基于云平台，各大科技巨头大力布局人工智能。
不过再行来科普下，云计算平台是什么。云计算，获取能用的、便利的、按须要的网络采访，转入可配备的计算出来资源共享池（资源还包括网络、服务器、存储、应用软件、服务），还包括IaaS（基础设施即服务），Paas（平台即服务），Saas（软件即服务）三层。
目前各大科技巨头争相在自有云平台基础上配备人工智能系统，主要有IBM的waston、亚马逊的AWS、以及国内的阿里云、百度云平台等。其中英伟达的GPU使用更加普遍，英特尔的CPU、阿尔特纳的FPGA等也有用于，而谷歌则用于自研的ASIC芯片TPU。GPU应用于研发周期短，成本比较较低，技术体系成熟期，目前全球各大公司云计算中心如谷歌、微软公司、亚马逊、阿里巴巴等主流公司皆使用GPU展开AI计算出来，GPU是目前云端应用于范围最广的芯片，而英伟达则是仅次于的GPU芯片供应商，占有99%市场份额。
2017年5月，英伟达公布了Tesla V100，使用台积电12nm FFN制程并统合210亿颗电晶体，在深度自学的性能上等同于250颗CPU。不过其也面对着老二AMD的不利挑战。野村证券称之为英伟达正在企图制止将15-20%的数据中心处理器份额让出AMD。
今年第二季度，AMD专门为数据中心研发的EPYC处理器被还包括惠普企业、思科系统、腾讯云、意大利国家核物理研究所等使用，销售额同比快速增长53%。AMD称之为，预计EPYC将在今年年底超过“中等个位数”的份额。另外，赛灵思、英特尔、百度等厂商也在大力使用FPGA在云端展开加快。目前全球FPGA市场主要被赛灵思（Xilinx）和阿尔特纳（Altera）瓜分，两者合计占据近90%的市场份额。
全球七大超大规模云服务公司，有3家使用了赛灵思FPGA。去年8月，百度也和赛灵思合作公布了基于FPGA的云计算加快芯片XPU。而老二阿尔特纳则在2015年被英特尔并购，今年4月，英特尔阿尔特纳的FGPA被月应用于主流的数据中心OEM厂商中，客户还包括戴尔、富士通等。
除GPU和FPGA外，AI领域专用架构芯片ASIC则因其更佳的性能和功耗，沦为云端领域新的搅局者，谷歌就是ASIC在数据中心应用于的先行者。谷歌2017年5月发售TPU，与GPU比起耗电量减少60%，芯片面积上升40%，能更佳的符合其可观的AI算力拒绝。
今年2月，谷歌以Beta测试的形式对外开放了TPU，5月公布了TPU 3.0，8月又发售为边缘计算出来自定义的Edge TPU。不过TPU目前并不对外发售，但对英特尔、英伟达这些传统数据中心业务的大佬来说，也不足以构成威胁。总体来说，目前，GPU仍然是数据中心的主力，FPGA的角色也渐渐显得更加最重要，而TPU等，则更加有可能因其较好的性能和功耗，沦为未来的主流方向，但其性能还须要更进一步检验。
安防：英伟达GPU领先，国内创企FPGA落地，Movidiu的ASIC芯片广泛应用由于天然具备大量必须处置的视频等非结构化数据，安防目前已沦为AI落地最慢的场景之一。用AI赋能安防，能很大提升跟踪效率，增进事后防止向事前防止切换。
目前“AI+安防”方案有两种，还包括中后末端和前端解决方案。中后末端方案利用普通摄像机收集视频信息后传输到中后末端，再行展开智能分析，前端则将AI芯片构建至摄像头中，构建视频收集智能化。比起来说，中后末端可利用早已部署的摄像头展开智能分析，在多路数据处理、算法升级以及部署成本上都占有优势，但长年来看，前端智能更加能符合安防快速反应、安全性低的市场需求，或是未来主流。
安防巨头也都开始布局AI领域，在经历了安防行业高清化和网络化之后，存留下来的海康、大华等巨头们，并想被人工智能这第三次技术革命丢下。而在应用于AI芯片方面，海康、大华都自由选择了英伟达的GPU，其AI算法和产品都基于英伟达的Jetson TX1 GPU芯片构建。2016年，海康威视发售从前端到后端全系列的AI产品，公布基于英伟达GPU和深度自学技术“浅眸”摄像机、“超脑”NVR等产品。大华股份2016年第三季度正式成立AI研究院，2017年牵头英伟达公布多款“机智”系列前端和后端智能设备。
但利用英伟达GPU芯片，成本却是更为便宜。因而，为了降低成本、提升效能，大华、东方网力等也与国内初创公司深鉴（后被赛灵思并购）等合作，发售了基于赛灵思FPGA的DPU产品。在专用ASIC产品经常出现之前，FPGA沦为部分安防场景叛成本的有效地手段。
另外，国内安防厂商也更加寄予厚望低成本、低功耗、高算力的ASIC沦为未来主流。2017年8月，英特尔子公司Movidiu发售Myriad X视觉处理器(VPU），被大量应用于大疆无人机、美国菲力尔（flir）智能红外摄像机、海康“浅眸”系列摄像机、华机智能工业照相机等产品中。未来，ASIC芯片大规模量产，成本边际效益递增，使用ASIC方案的AI摄像头构建成本将大幅度降低，这也为安防向前端智能改变获取有可能。
不过，目前由于后末端还有大量成量视频必须处置，既有传统摄像头短时间内会全部替换，以及ASIC还过于成熟期等因素，安防前端智能的发展，及ASIC芯片普及都还必须时间。汽车：英伟达GPU、高通CPU+GPU主流，地平线ASIC开拓市场随着自动驾驶的热潮叛来，汽车场景也沦为AI落地的较好场景。不过目前已商用的自动驾驶芯片基本正处于高级驾驶员辅助系统（ADAS）阶段，才可构建L1-L2等级的辅助驾驶员和半自动驾驶员；而适应环境L4-L5超强高度自动驾驶及全自动驾驶的AI芯片，离规模化商用仍有距离。
汽车场景的AI芯片，领先的仍然是英伟达。2016年9月，英伟达公布针对自动驾驶技术和汽车产品的芯片Xavier，使用自定义的八核CPU架构，内建Volta GPU架构作为计算机视觉加速器，使用16nm FinFET工艺，运算性能超过20 TOPS，功耗为20W。今年1月，英伟达又公布用作自动驾驶的Jetson Xavier芯片，使用12nm FFN制程，功耗为30W（比较上款芯片功耗下降，官方说明“为提高性能”），及车载计算机Drive PX Pegasus，配备两块Xavier SoC，算力反对L5。
目前，英伟达在智能汽车领域的客户还包括20多家汽车制造商，其中最重要的客户是特斯拉。不过看英伟达在自动驾驶领域做到大，英特尔也不甘心。2017年，英特尔并购了Mobileye，开始发力自动驾驶。Mobileye在汽车领域可算数战绩辉煌，其在汽车驾驶员辅助系统领域，份额多达70％。
从2007年与沃尔沃开始合作撞击预警功能，与还包括宝马、特斯拉、标准化等汽车巨头合作前进驾驶员辅助技术，2016年与宝马、英特尔三方联合开发自动驾驶汽车。并且，Mobileye在2016年5月公布的EyeQ5（预计将于今年出有工程样品，2020年量产），声称将使用7nm工艺，获取每瓦特2.4 DL TOPS（万亿次/每秒）的效能——这一数字比英伟达公开发表声称的Xavier要低2.4倍。并购Mobileye，也是英特尔在无人驾驶领域与英伟达进行的一次白热化竞争。
另外，移动芯片领域的霸主高通也在大力布局自动驾驶领域。2016年10月，高通宣告以每股110美元的价格并购车用芯片大厂恩智浦半导体，这一事件在当时完全愤慨整个半导体行业。虽其后因反垄断审查，而遭遇并购告终，但高通发力汽车的决意并没增加。
在GMIC2016上，高通公布了智能汽车芯片骁龙820A，该处理器使用CPU+GPU的异构计算模式。2017年9月，高通公司又发售了一款新的汽车芯片组——C-V2X，这款芯片组提高了自动驾驶所须要通信系统的因应度。目前已获得奥迪、福特以及上汽集团等的接纳与注目，明确上市时间预计为今年下半年。
我国芯片企业，也参予到这场自动驾驶领域的芯片争夺战中。2016年3月奇点汽车发布会上，地平线首次展出了其先进设备辅助驾驶员系统（ADAS）原型系统——雨果平台。
2017年1月的CES上，地平线又与英特尔公布了基于BPU架构（ASIC架构）的近期的高级辅助驾驶员系统。产业调研表明，地平线也是目前唯一在四大汽车市场—美国、德国、日本和中国，与顶级OEMs和Tier1s创建最重要客户关系的中国初创企业。2017年12月，地平线公布“旭日”和“征程”两款嵌入式AI芯片，分别面向智能驾驶和智能摄像头；今年4月，地平线公布“征程2.0”芯片及MATRIX 1.0自动驾驶计算出来平台。
总体来说，ASIC可以更佳的符合车载应用于下重点关心的“最好情况处置”的延时问题。但鉴于其研发周期长，目前车载场景下，厂商仍考虑到GPU作为主流方案，预计随着ADAS自定义化市场需求的减少，未来ASIC将出主流。智能手机：苹果、华为配备ASIC芯片，高通、ARM公布新的AI架构AI+手机，也是当下最火的AI概念之一。
目前AI在手机里面主要是辅助处置图形图像的辨识（比如照片的较慢美颜）及语音语义的辨识等场景。但目前此类应用于对AI算法处理速度的拒绝并不低。
同时手机对功耗拒绝极低，ASIC低成本、低功耗、较低面积将占有核心优势。而在AI芯片转入手机方面，华为和苹果都先后公布了有自己独立国家AI处理单元的芯片。
2017年9月，华为公布了全球首款移动末端AI芯片麒麟970，并将其运用于Mate10。这是业内第一次在手机芯片中，经常出现专门用作展开AI计算出来的处理单元，其构建了国内芯片创企“寒武纪”的NPU。今年8月，华为又公布了麒麟980，首度使用7nm工艺，双核NPU。
紧随其后，苹果也在9月公布了iPhone X，及其专用神经网络处置芯片A11“Bionic神经引擎”。该芯片将CPU和GPU极大的计算出来量分离，将面部辨识、语音辨识等AI涉及的任务修理到AI专用模块(ASIC)上处置。
在华为和苹果之后，高通也于12月公布骁龙845，使用10nm工艺，反对Adreno 630 GPU，比起835，在AI计算能力上提高三倍，并反对多平台的神经网络系统。未来高通的策略是，获取对外开放AI平台生态系统给合作伙伴。但高通的AI芯片，并没针对AI的独立国家运算单元，依旧是传统的CPU/GPU以及DSP/ISP等特定场景处理器来全职处置AI。
而为目前世界多达95%的智能手机和平板电脑获取IP的ARM，在AI方面略为显来太迟。不过今年2月，ARM也公布了两款针对移动终端的AI芯片架构，机器学习处理器和物体检测处理器。
机器学习处理器将主要更有平板电脑和智能手机制造商，计划在今年第一季度供货；对象检测处理器，有可能被用作智能安防摄像机、无人机及更加普遍用途，预计年中供货。总结：各架构芯片百花齐放，终极形态向ASIC演化目前，云端领域，英伟达凭借其FPGA稳稳占有仅次于市场份额，老二AMD在迎击，基于FPGA的赛灵思和英特尔阿尔特纳也在扩展，ASIC领域则以谷歌TPU为仅次于威胁者。
汽车领域，英伟达仍然是巨头，英特尔Mobileye则是必要对标英伟达，高通在进占，我国企业地平线也用BPU（ASIC）布局这一市场。安防领域，英伟达地位恒定，赛灵思深鉴的FPGA也有应用于，Movidiu的ASIC也关上了部分市场。手机领域，华为和苹果先发基于ASIC的AI芯片，高通和ARM则在其后发售了自己的AI架构。
GPU、FPGA、ASIC堪称各架构百花齐发，而ASIC也回头通向主流应用于的路上。
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