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DEME外汇经纪人金小雅解析:2020年全球人工智能芯片发展趋势及市场规模预测

导语
人工智能(AI)席卷全球,它的存在为人类的生活带来了不少方便之处。无可避免,它无形中成为了我们日常生活的一部分,原因是该技术成功大大扩展了传统软件的能力边界,许多事计算机无法做的,人工智能就是做得到。比方说我们能通过“询问”Siri而得到了想要的资讯;或只要在翻译应用程序拍下眼前的语言新词汇,它就能直接性“回答”人类等等,达到了省时又省力的效果。那至于人工智能芯片又是什么?从广义上讲,只要能够运行人工智能算法的芯片都叫作 AI 芯片。但是通常意义上的 AI 芯片指的是针对人工智能算法做了特殊加速设计的芯片,现阶段,这些人工智能算法一般以深度学习算法为主,也可以包括其它机器学习算法。

在人工智能领域开发上,人工智能芯片的架构和指令集都能对该领域中的各类算法和应用作了专门优化,能高效支持视觉、语音、自然语言处理和传统机器学习等智能处理任务。因此,采用专门为人工智能领域设计的处理器支撑人工智能应用是行业发展的必然趋势。

一、4大人工智能芯片
人工智能芯片可被分为4大类,分别是通用芯片(GPU)、半定制化芯片(FPGA)、全定制化芯片(ASIC)和类脑芯片。首先,GPU是单指令、多数据处理,采用数量众多的计算单元和超长的流水线,主要处理图像领域的运算加速。它并不能单独使用,必须由CPU进行调用,下达指令才能工作。然而,CPU是能单独使用并处理复杂逻辑运算及不同数据类型,但当需要处理大数据计算时,则可调用GPU进行并行计算。

接着,FPGA与GPU相反,适合多指令和单数据流的分析,所以常在预测阶段使用。FPGA是用硬件实现软件算法,因此在实现复杂算法方面有一定的难度。还有与GPU不同的点是,FPGA 同时拥有硬件流水线并行和数据并行处理能力,适用于以硬件流水线方式处理一条数据,且整数运算性能更高,因此常用于深度学习算法中的推断阶段。不过FPGA 通过硬件的配置实现软件算法,因此在实现复杂算法方面有一定的难度。若拿FPGA和CPU比较,会发现FPGA没内存和控制所带来的储蓄与读取部分速度更快,且FPGA 没读取指令操作,所以功耗更低。它的缺点为价格比较高、编程复杂、整体运算能力不是很高。目前国内的AI 芯片公司如深鉴科技就提供基于 FPGA 的解决方案。

第3种是ASIC,一款为实现特定场景应用要求时,而定制的专用AI芯片。定制的特性有助于提高 ASIC 的性能功耗比,可惜电路设计需要定制,相对开发周期长,功能难以扩展。然而,在功耗、可靠性、集成度等方面都有优势,尤其在要求高性能、低功耗的移动应用端体现明显。谷歌的 TPU、 寒武纪的 GPU,地平线的 BPU都是ASIC芯片。谷歌的 TPU比 CPU和 GPU的方案快 30 至 80 倍,与 CPU和 GPU相比,TPU把控制电路进行了简化,所以减少了芯片的面积,从而降低了功耗。

最后一类的类脑芯片是一款模拟人脑的神经网络模型的新型芯片编程架构,这系统能模拟人脑功能进行感知方式、行为方式及思维方式。有人说,ASIC是人工智能芯片的一个主要发展方向,但殊不知人工智能芯片真正的未来发展的方向是类脑芯片。类脑芯片研究是很艰难的,IBM、高通、英特尔等公司的芯片策略都是用硬件来模仿人脑的神经突触。

二、人工智能芯片市场规模预测

人工智能的各类应用场景不管是从云端溢出到边缘端,还是下沉到终端都离不开智能芯片对“训练”和“推理”任务的 高校支撑。人工智能芯片行业在企业的多样化布局与竞争下将在来临的几年获得高速发展。依据Tractica研究报告显示,2019年全球人工智能芯片的市场规模为110亿美元。中商产业研究院方面预测,2025年全球人工智能芯片市场规模达724亿美元。

在消费电子行业中,各厂商所关注的重点是智能手机、AR/VR、智能音箱、无人机、机器人等。这方面的硬件终端均可和人工智能应用相结合,人工智能芯片的应用将加速推动下游消费电子行业的技术进步和产品体验优化。根据Gartner的预测显示,2020年人工智能芯片在消费电子终端市场的销售规模将超过25亿美元。

三、人工智能芯片5大发展趋势

首先是新兴技术驱动,需求持续增长。云计算分别有IaaS、PaaS和SaaS三层。IaaS企业提供场外服务器、存储和网络硬件,IoT提供了更多的数据收集端口,大大提升了数据量。大数据为人工智能提供了信息来源,云计算为人工智能提供了物理载体,5G降低了数据传输和处理的延时性。人工智能关键技术未来将在5G、IoT、云计算和大数据等新兴技术日益成熟的背景下取得突破性进展。

接着,5G时代的来临使边缘智能芯片需求将获得迅速增长。无线网络在5G时代含有高带宽、低延时和支持海量设备接入等特点,大规模的数据流动增加了传输和云端压力,让边缘端的网络节点需要具备数据预处理及快速输出结果的能力,数据处理将会进入分布式计算的新时代。与此同时,越来越多的数据处理需求在随着5G时代和人工智能的发展下,必须要在边缘侧完成。这些场景不仅一般上都需要十分强的实时性,对延时也敏感,还有强的数据隐性要求,相关生产的数据是无法上传到云端。而边缘人工智能却得以解决该需求,通过在产线等边缘处直接部署智能计算设备,在无需将数据传出工厂的同时,实时地进行数据处理,对产线进行决策和控制。

接着,消费类电子与智能汽车将成为未来终端智能计算能力的重要载体。不仅只有刚才提到的云端及边缘端,终端也同样含有大量智能计算能力需求,且主要有两类:一类是单芯片计算能力需求较小的,主要是一些物联网设备,好像智能家居等;另一类是移动计算平台,这些计算平台的特点是其设备往往处于移动中,无法用固定的边缘设备来支撑。那这些设备在未来主要将是以手机和平板为代表的消费类电子产品,以及自动驾驶为代表的车载计算平台。

接着,智能芯片会形成云边端一体化的生态,也就是在通用处理器领域,服务器、桌面和终端的生态是相互分离的不同生态环境。在服务器和桌面一侧,x86是目前主流的生态体系;而在终端等设备一侧,则是由ARM主导。服务器和桌面系统及终端系统分别依据两条不同技术路线在发展。

最后,人工智能算法将持续演进。人工智能发展现在正是处于第三波浪潮,而目前最大特点是与业务紧密结合的人工智能应用场景逐渐落地,拥有先进算法和强大计算能力的企业成为了最主要的推动者。人工智能现在主流技术路径是深度学习,然而对产业界还是学术界而言,深度学习存在着局限性,在机器感知类场景有优异表现,在机器认知类场景的表现却仍有待提高。未来针对不同的人工智能应用类型和场景,将会有深度学习之外的新型算法脱颖而出,这就要求智能芯片的架构不可以只有针对深度学习设计,也要适应不同类型的算法,同时兼顾能效与灵活性。

四、DEME智能外汇交易系统

DEME是将深度机器学习结合到金融交易的一组人工智能算法,DEME的前身是一套商业银行的风险控制计量模型,例如它可以实时监控信用卡持卡人的消费习惯,作出风控判断。如果一张信用卡大部分消费为商超消费,偶发的奢侈品消费时,将综合时间和地点等等因子,则可能触发风险控制。2018年5月,得益于神经网络算法的成熟,DEME开始进入以外汇远期套保为起点的金融风险对冲领域,同时建立了DEME Banking Center(DemeBC)对其进行维护和拓展开发。

DEME大部分时候用于估计无法观测的数据,其核心是最大期望算法(Expectation-maximization algorithm,简称EM),学术上,这是一个在已知部分相关变量的情况下,估计未知变量的迭代技术。而在实际交易中,这样的预估技术可以应用的范围很多,交易的本质就是对未来价格的预期,例如DEME可以容易的实现获取多种交叉货币对汇率的情况下,预测多种对冲套利方案的最优成功率等等。

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