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全球最大AI芯片性能超GPU1萬倍 中國AI芯片市場規(guī)模增長速度超50%

  • 2020年11月21日 HuangJiang來源:互聯(lián)網(wǎng) 223 6
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Cerebras Systems 證實其 CS-1 計算系統(tǒng)已達到新的性能里程碑,其速度遠遠超過現(xiàn)有 CPU 和 GPU 所能達到的速度。CS-1 基于 Cerebras 的 WSE 處理器(世界上最大的計算機芯片),現(xiàn)在可以稱其是最快的 AI 計算機。Cerebras 的 WSE 擁有 1.2 萬億個晶

Cerebras Systems 證實其 CS-1 計算系統(tǒng)已達到新的性能里程碑,其速度遠遠超過現(xiàn)有 CPU 和 GPU 所能達到的速度。CS-1 基于 Cerebras 的 WSE 處理器(世界上最大的計算機芯片),現(xiàn)在可以稱其是最快的 AI 計算機。Cerebras 的 WSE 擁有 1.2 萬億個晶體管,40 萬個核心,面積為 46225 平方毫米,片上內存 18G。

根據(jù)中研普華《2020-2025年中國AI芯片行業(yè)深度調研與投資前景預測報告》分析:

根據(jù) Cerebras 和美國能源部國家能源技術實驗室(NETL)的數(shù)據(jù),CS-1 比領先的 GPU 競爭對手快 10,000 倍,比在最新一期 TOP500 超算排名中排名第 82 位的 Joule 超級計算機快 200 倍。

“我們非常自豪與 NETL 合作,并在科學計算的一項基本工作上取得了非凡成果?!?Cerebras Systems 的聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官 Andrew Feldman 解釋說,

“這項工作為科學計算性能的突破打開了大門。CS-1 及 WSE 克服了傳統(tǒng)無法實現(xiàn)高性能、實時性以及拓展性的障礙。這是因為,晶圓級集成擁有了巨大的內存和通信加速,遠遠超出了獨立單芯片處理器(無論是 CPU 還是 GPU)所能提供的能力?!?/p>

交付新的 CS-1 有大量工作,涉及稀疏、結構化的線性方程組,這個系統(tǒng)可以用于許多實際場景進行建模,包括流體動力學和能源效率。

盡管 CS-1 的數(shù)據(jù)令人印象深刻,但使用這個芯片可以運行哪些應用仍然存在疑問,高速計算機建模似乎是可行的,而超級計算和人工智能未來的潛在交匯點也令人興奮。

此前報道,臺積電已與 Cerebras Systems 達成合作,InFO(集成式扇出封裝技術)衍生的工藝開始量產意味著臺積電可能在兩年內開始商業(yè)化生產專用于超級計算機的 AI 芯片。

這款從去年推出就備受矚目的超級 AI 芯片若進入商業(yè)化,機器學習或將邁入新臺階。

AI芯片發(fā)展格局進程

2019年,云端AI芯片迎來亞馬遜、高通、阿里巴巴、Facebook等新玩家,軟硬一體化趨勢加強;終端芯片功耗比競爭加劇,語音芯片持續(xù)火熱;邊緣AI芯片勢頭初現(xiàn)。2020年,AI芯片將逐漸進入洗牌期,機遇與挑戰(zhàn)并存。

2019年,圍繞邊緣AI芯片的搶灘布局已經開始。一方面,英偉達、寒武紀、百度等已經在云、端有所積累的廠商,希望以邊緣芯片完善云、邊、端生態(tài),打造一體化的計算格局。隨著異構計算逐漸導入AI芯片,軟硬件協(xié)同成為云端AI的重要趨勢。科大訊飛、阿里巴巴、探境科技、清微智能等都發(fā)布了針對智能家居的AI語音芯片,反映了AI芯片在特定領域的專業(yè)化、定制化趨勢。

2019—2021年,中國AI芯片市場規(guī)模仍將保持50%以上的增長速度,到2021年,市場規(guī)模將達到305.7億元。2019—2021年,云端訓練芯片增速放緩,云端推理芯片、終端推理芯片市場增長速度將持續(xù)上升。預計2021年,中國云端訓練芯片市場規(guī)模將達到139.3億元,云端推理芯片市場規(guī)模將達到82.2億元,終端推理芯片市場規(guī)模將達到84.1億元。5G、VR/AR等新技術,也將為AI芯片,尤其是邊緣側的AI芯片提供更多發(fā)揮空間。

AI在5G核心網(wǎng)絡存在機會,由于5G帶來了更多元的頻譜組合,AI可以輔助核心網(wǎng)絡更有效地調度網(wǎng)絡資源,將頻寬資源的利用達到極大化。同時,5G也涵蓋車聯(lián)網(wǎng),AI在自動駕駛方面將大有機會。在VR/AR端,AI也在導入,主要聚焦在人眼追蹤或是場景識別等應用,有望改善VR/AR的流暢度與實時性表現(xiàn)。

想了解更詳實的中國AI芯片行業(yè)分析請點擊中研普華出版的《2020-2025年中國AI芯片行業(yè)深度調研與投資前景預測報告》


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