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                                        2022年AI芯片行业需要关注的5个关键应用和趋势

                                        作者:Stelios Diamantidis时间:2022-03-21来源:收藏

                                        ai predictions 2022

                                        本文引用地址:http://www.weightlox.com/article/202203/432238.htm

                                        人工智能(AI)应用已经变得比许多人几年前想象的更加融入商业成功的结构中。仅在去年一年,人工智能创新就掀起了许多大浪潮,从人工智能和计算机视觉技术的进步,到数据中心的现代化和专业化的人工智能芯片,再到人工智能设计这些芯片。这些里程碑式的进展正为该行业带来令人兴奋的机遇。

                                        这场人工智能革命也推动了对全新一代人工智能芯片系统(soc)的需求。到2026年,人工智能芯片组的全球市场价值预计将从2019年的80亿美元增长到700多亿美元,因为具有机器学习能力的物联网设备的激增和智能城市的发展推动了市场。随着2021年第三季度创下179亿美元的全球融资新纪录,投资者已经将创纪录的资金投入人工智能创业公司,这反映出全球对人工智能的广泛需求。

                                        新的一年带来了新的目标、机遇和挑战。随着美国半导体产业努力解决供应链限制、全球芯片短缺以及2019冠状病毒疾病的经济影响,同时也在探索“元宇宙”的可能性,将智能整合到底层硅的日益增长的愿望使得每个组织都想公平分享人工智能蛋糕。

                                        那么,明年人工智能将面临怎样的挑战呢?请继续阅读我们对2022年人工智能下一步行动的五个关键预测。

                                        1. 人工智能对芯片设计的影响将继续增长

                                        随着更多的工作负载需要先进的人工智能处理水平来驱动智能功能,对高能效、高速运算的专用芯片的需求,将使强大的人工智能芯片设计变得至关重要。一种新型的设计工具可以从迭代中学习并利用芯片设计环境中的数据,从而在生产率和成本效率方面提供了一个飞跃。人工智能的破坏将不仅为半导体领导者开启新的机遇,也为那些通常拥有较小的团队或更有限的财政资源、以前没有被视为提供令人兴奋的硅解决方案的芯片设计巨头的公司开启新的机遇——从某种意义上讲,这将平衡竞争环境,并创造一种全球经济中利用人工智能芯片设计的公司的对称性。

                                        设计未来的人工智能硬件需要芯片设计技术的革命。2021年,敢于投资数据中心市场的公司见证了巨大的收益,并展示了令人印象深刻的技术能力,增加了对专用 AI 芯片的需求,以前所未有的速度筹集 AI 资金。随着 gpu 继续成为数据中心市场培训的主导架构,我们预计这种增长将继续下去,并看到超级扩张者选择下一代 ai 辅助设计系统,以大规模探索性设计工作流程,同时自动化不那么重要的决策。公司将开始为他们的芯片设计需求,转向云-一个胜利的额外容量,更快的周转时间,和高质量的应用程序优化设计。

                                        2. 智能机器人将在智能万能时代带来巨大的机遇

                                        随着越来越多的设备连接到云端,物联网(IoT)继续为大规模推动现实世界应用的行业提供巨大的利益。一个相对较新的缩写词,结合了人工智能和物联网的力量,AIoT 承诺一个更智能,智能,连接的设备网络,可以处理和计算大量的数据量以前不可能使用传统的处理方法。

                                        随着处于物联网边缘的技术(如增强智能和元宇宙的发展)的出现,大公司将重新调整战略,把重点放在处理实时数据最有意义的地方,并投资于人工智能创新,以利用 AIoT 设备的增长。

                                        3. 三个关键的应用程序将推动人工智能的发展

                                        有三个明显的市场赢家将优先使用更多的人工智能来生产更好的芯片: 高性能计算(HPC)、自动化设备和医疗保健。

                                        高性能计算机市场已经并将继续推动人工智能芯片的主要投资,这导致数据中心需要专用芯片来执行超过一万亿个节点的人工智能工作负载的计算。在这一领域,我们看到越来越多的公司为汽车行业以及各种自动化机器设计人工智能芯片——从工业机器到自动化机器人以及无人机等空中机器。由于大数据和连接所有东西的愿望,设计团队将需要经过硅验证的 IP 解决方案,用于跨越各种应用的复杂集成电路,这一领域在供应链紧张的情况下,将在2022年继续增长。

                                        对于一个持续适应2019冠状病毒疾病流行病的世界来说,人工智能在医疗保健和医学领域的结合带来了许多机会,尤其是在诊断和医学研究领域。虽然计算要求可能不像数据中心那样极端,但是围绕数据?;?、安全和实时分析的独特要求需要一个本地化的环境,这个环境对于在现场评估和执行分析是至关重要的。从今天的人工智能加速器到明天的认知系统,这三个市场将见证公司和投资者对人工智能的兴趣日益增长,推动人工智能在芯片设计和设备中的无缝集成。

                                        4. 更多非传统公司将加倍投入芯片设计

                                        如果说2021年给了我们什么教训的话,那就是人工智能重塑芯片设计前景的潜力的快速发展,已经让几乎每一家科技公司都在考虑加入芯片设计行列。苹果最近发布了令人印象深刻的内部开发 M1 Max,展示了可以整合多个强大的计算组件,并为台式设备和其他设备提供行业中最强大的芯片的纯粹创新。非传统半导体公司加大自己定制的专用集成电路(asic)开发力度的速度,促使它们仔细研究内部开发硅的竞争优势,尤其是在它们所服务的关键市场快速增长的背景下。

                                        这些激励包括最大限度的数据控制和减少速度、洞察力、决策和结果之间的延迟。尽管建立一支世界级的芯片设计团队已成为创造和?;ぶ恫ǖ闹匾揪?,但随着发展迅速扩展到新的市场,企业将越来越难以吸引和留住技术熟练的劳动力。

                                        5. 在整个系统堆栈中建立信任将变得至关重要

                                        无论是为自动驾驶汽车提供人工智能支持的系统,还是进行金融交易,抑或是做出芯片设计决策的人工智能工具ーー所有这些参数都要求我们相信,这些决策将带来更好的结果和生产力,而不是导致严重的规格缺陷、程序延迟或对客户的财务影响。这将使公司在硬件基础设施中优先考虑不同级别的信任,从而为远程设备管理、服务部署和生命周期管理创建安全通道(因此,确保整个系统堆栈对于最终客户而言是可信的,而不仅仅是软件)。

                                        随着人工智能在计算应用中越来越普遍,对系统各个层次的高级信任和安全性的需求也会越来越大,尤其是在设计和集成阶段。到目前为止,人工智能硬件与软件相比还不是很重要。但随着信任链在当前供应链环境中变得尤为重要,企业将需要一个贯穿整个工作流程的可信任链。

                                        最终,所有这些预测都将受到更快的计算速度、更高的智能、更高效地处理更大的数据量以及我们使用的产品中更多功能的自动化的需求驱动。随着人工智能渗透到企业中,大胆的新硬件架构和明确的人工智能战略将成为创新和人工智能与软件系统无缝集成的核心推动力。在 Synopsys,我们致力于让技术变得更智能、更安全,从硅到软件,并在未来几年继续投资于加速具有颠覆性的人工智能驱动设计解决方案的发展。




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