2019年AI芯片行业深度研究报告 去百度文库，查看完整内容>内容来自用户:宋天知2019年AI芯片行业深度研究报告AI芯片行业概述1AI芯片应用场景及市场需求分析2AI芯片行业产业链及商业模式分析3AI芯片行业发展展望4企业推荐5关于人工智能芯片（AI芯片）AI芯片：基于矩阵运算、面向AI应用的芯片设计方案1、定义：当前AI芯片设计方案繁多，包括但不限于GPU\FPGA\ASIC\DSP等。目前市场上的对于AI芯片并无明确统一的定义，广义上所有面向人工智能（ArtificialIntelligence，AI）应用的芯片都可以被称为AI芯片。2、当前AI运算指以“深度学习”为代表的神经网络算法，需要系统能够高效处理大量非结构化数据（文本、视频、图像、语音等）。这需要硬件具有高效的线性代数运算能力，计算任务具有：单位计算任务简单，逻辑控制难度要求低，但并行运算量大、参数多的特点。对于芯片的多核并行运算、片上存储、带宽、低延时的访存等提出了较高的需求。3、针对不同应用场景，AI芯片还应满足：对主流AI算法框架兼容、可编程、可拓展、低功耗、体积及造价等需求。深度学习模型复杂度及规模对芯片算力需求激增通过架构设计AI芯片跨越工艺限制，算力效能对CPU实现大幅超越ControlALUALUALUALUCacheALU注释：DL：DeepLearning，指深度学习。DRAM•芯片工艺制程逼近物理极限；•CPU芯片中大量晶体管用于构建逻辑控制和存储单元，用于构建计算单元的晶体管占比极小；•为了保证兼容性，CPU构架演进发展受限。DRAM•