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        智能安防“無芯片不AI”時代降臨

        作者:admin 發布日期:2021/12/20 關注次數: 二維碼分享

        上一年云棲大會,“平頭哥”橫空出世;本年云棲大會,“平頭哥”發布正式流片的芯片。據了解,這款名為含光800的芯片推理性能到達78563 IPS,在杭州城市大腦的業務測試中,1 顆含光 800 的算力等于 10 顆 GPU。


        算力是AI的引擎,AI芯片不單代表著計算的規模和效率,也代表才智的程度。清華大學微電子所所長魏少軍曾用“無工業不AI,無使用不AI,無芯片不AI”來描述芯片對的AI工業使用的重要性。


        AI芯片更強算力開釋安全防護價值


        作為AI落地的重要范疇,安全防護工業的攝像機、交換機等安全防護產品均需求芯片,這也決議了整個安全防護體系的業務體現。


        以杭州主要城區交通監控視頻處理為例,該業務需求40顆傳統GPU,且有300ms的延時;而含光800這種算力級別的芯片只需4顆就能完結相同的業務量,且延時降至150ms。很強的算力可以更大程度開釋才智安全防護的價值,算力對安全防護產品使用效果的影響不可謂不大。


        場景不同 要求不同:安全防護哪一范疇好掘金?


        當然,安全防護范疇AI芯片的運用并不是“大力出奇跡”,還需求考慮更多重因素。比如,端側和后臺對AI芯片的要求不同,在當時城市智能安全防護體系狀態下,端側以減少傳輸壓力為目的,是作為根本算力的存儲,然后臺需求專心于算力提高,且要求愈加通用化及其各類算法的同時調度才能。


        而使用環境的不同也引出了還有一個問題:做通用芯片還是專用芯片?專用芯片犧牲了靈敏性,對特殊場景進行調優;通用芯片適配多種場景,能耗也相應上升。


        那么,端側和云端哪個有很大的機會?當時安全防護中,“云邊組合”是開展的趨勢。但從當時AI芯片市場遠景和競賽格局看,國內AI芯片企業在邊緣端的機會更多,特別是視頻處理相關芯片具有很大潛力。國內比較多AI企業確定的都是交通監控、人臉識別、公司考勤等單點單技能的運用,隨著5G、IOT等使用鼓起,這類企業的市場空間將持續擴大。而國內企業在云端芯片范疇預期很難有所突破,不過仍在加速追趕,關于其遠景可以持樂觀態度。


        安全防護AI芯片走向何方?


        安全防護工業鏈長且高度碎片化,因此當時AI芯片在安全防護范疇仍不可完成大規模快速落地,這與工程化難度及其技能累積也相聯系。


        當時,安全防護AI芯片更多從技能角度動身,以滿意特定性能要求,不能靈敏習慣多場景,未來需求專門為AI規劃的靈敏、通用的芯片。別的,當時AI芯片工業主要以企業為主體,同環節的企業劇烈競賽,產品上下游廠家的運作和管理卻相對獨立,未來職業開展則應以合作為主線,構成工業生態。


        AI芯片這把“火”也從安全防護燒到了其他范疇。據市場調查公司ReportLinker預期,到2023年世界AI芯片市場規模到達到108億美元,復合年均增長率達53.6%。到時,中國企業能否從劇烈的競賽中嶄露頭角?



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