2018
人工智½芯片
研究报告
AMiner
研究报告第十四期
清华大学计算机系—中½工程科技知识中心
知识智½联合研究中心
2018
年
10
月
清华-中½工程院知识智½联合实验室
2018
年
10
月
Contents
目½
一·概述篇
Z
1.1 AI
芯片的分类
.......................................................................................................................... 2
1.2 AI
芯片发展历程
...................................................................................................................... 4
1.3
我½
AI
芯片发展情况
............................................................................................................. 6
二·技术篇
2.1
传统的
CPU
及其局限性
......................................................................................................... 8
2.2
并行加速计算的
GPU .............................................................................................................. 9
2.3
半定制化的
FPGA ................................................................................................................. 10
2.4
全定制化的
ASIC................................................................................................................... 12
2.5
类脑芯片
................................................................................................................................. 13
2.6 AI
芯片技术特点比较
........................................................................................................... 14
三·产业篇
3
产业篇
........................................................................................................................................16
四·人物篇
4.1
学者分布及迁徙
..................................................................................................................... 24
4.2
代表性研究学者
..................................................................................................................... 25
五·应用趋势篇
5
应用领域篇
................................................................................................................................ 31
六·趋势篇
6
趋势篇
......................................................................................................................................... 36
图表目½
图
1
人工智½与深度学习
............................................................................................................ 2
图
2 AI
芯片发展历程....................................................................................................................
5
图
3
传统
CPU
内部结构图（仅
ALU
为主要计算模块）
...................................................... 8
图
4 CPU
及
GPU
结构对比图（引用自
NVIDIA CUDA
文档）
......................................... 9
图
5 GPU
芯片的发展阶段
.........................................................................................................10
图
6 FPGA
在人工智½领域的应用
..........................................................................................11
图
7 Cambricon-1A（引用自官½）......................................................................................16
图
8
集成了
NPU
的神经½络处理器（引用自官½）
.........................................................17
图
9
地平线公布的
BPU
发展战略图（引用自官½）
..........................................................17
图
10
亚里士多德架构（引用自官½）
...................................................................................18
图
11 CI1006
芯片（引用自官½）
.........................................................................................19
图
12
华为麒麟
970
神经½络处理器
NPU............................................................................19
图
13
人工智½芯片领域研究学者全球分布
..........................................................................24
图
14
人工智½芯片领域研究学者全球分布
..........................................................................24
图
15
各½人才逆顺差
................................................................................................................25
图
16 AI
芯片应用领域
...............................................................................................................31
图
17
华为
Mate10
成像效果对比图
......................................................................................31
图
18
苹果的
Face ID .................................................................................................................32
图
19
分解卷积可降½消耗
........................................................................................................36
图
20
逐层动态定点方法
............................................................................................................37
图
21
五级流水线结构
................................................................................................................37
表
1
人工智½专用芯片（包括类脑芯片）研发情况一览
....................................................12
摘要
2010
年以来，由于大数据产业的发展，数据量呈现爆炸性增长态势，而传统的计算架
构又无法支撑深度学习的大规模并行计算需求，于是研究界对
AI
芯片进行了新一½的技术
研发与应用研究。AI 芯片是人工智½时代的技术核心之一，决定了平台的基础架构和发展
生态。本报告在此背景下，对人工智½芯片的发展现状进行了简单梳理，包括以下内容：
人工智½芯片概念。首先对人工智½芯片相关概念、技术路线以及各自特点进行介绍，
接着对½外、½内
AI
芯片的发展历程及现状进行梳理。
AI
芯片的技术特点及局限性。对
AI
芯片的几个技术流派进行介绍。
AI
芯片厂商介绍。对
AI
芯片领域的½内外代表性厂商进行介绍。
AI
芯片领域专家介绍。通过
AMiner
大数据平台对
AMiner
的人工智½芯片人才库进行
数据挖掘，统计分析领域内学者分布及迁徙。同时，介绍了目前
AI
芯片领域的½内外代表
性研究学者。
AI
芯片应用领域介绍。AI 芯片已经渗透到日常生活的方方面面，本报告主要对智½手
机、ADAS、CV、VR、语音交互设备、机器人等方向的应用进行介绍。
AI
芯片的发展趋势介绍。人工智½的发展历经波折，如今得益于大数据的供给、深度
学习算法的革新以及硬件技术的提升，AI 芯片以不可阻挡的势态飞速发展。AI 芯片的算力
提高、功耗降½及更合理的算法实现必然是将来的发展趋势。
concept
概述篇
1
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