一文匯總邊緣計算芯片格局最新分析

(本文來自半導體產業(yè)觀察，作者李飛，本文作為轉載分享）

近日，華為和比特大陸紛紛發(fā)布了針對邊緣計算的新芯片產品。華為的Ascend系列采用達芬奇架構，其中Ascend 310功耗8W算力8TOPS正是針對邊緣計算市場。而之后比特大陸發(fā)布的BM1682和BM1880也是針對邊緣計算市場，其中BM1682功耗30W算力3TFlops針對邊緣服務器市場，而BM1880功耗3W整數算力2TOPS則是針對邊緣終端市場。人工智能結合邊緣計算已經成為最熱門的市場之一，我們今天就來分析并展望這個市場。

邊緣計算新興市場

人工智能芯片市場第一個得到關注的是云端服務器市場，Nvidia的GPU以其強勁的算力掌握了大部分市場。隨著人工智能的鋪開，邊緣計算（edge computing）的概念也得到了越來越多的認可。邊緣計算相對于云計算有幾點優(yōu)勢，首先是延遲較小，在云端和終端通常有幾十毫秒到幾百毫秒不等的網絡延遲，對于工業(yè)應用等對延遲有高要求的應用來說云端部署人工智能無法滿足其對于延遲的需求；其次是數據隱私，有些應用不希望把數據傳輸到云端，一方面擔心云端數據被云運營商看到，另一方面擔心數據傳輸過程中被黑客劫持；最后是可靠性，如果把人工智能部署在云端那么一旦網絡斷了在終端的人工智能程序就無法工作了，這對于要求高可靠性的應用來說難以滿足要求，但是如果把人工智能部署在邊緣就沒有這個問題。

邊緣人工智能計算中其實還包含了多個層次，一種是終端設備（如手機）上的人工智能計算，這樣的規(guī)劃把人工智能計算直接放到終端設備上，可以實現最低的延遲。然而，由于終端設備的電池容量有限或者對于散熱容忍度較低，因此在終端設備上做人工智能計算對于AI芯片的能效比提出了極高的要求，同時這樣也并非唯一的邊緣計算形態(tài)。

除了終端設備上的直接做計算之外，還可以把終端的數據放到離終端比較近的本地服務器去計算。例如，對于工業(yè)應用這樣的對于穩(wěn)定性和延遲有要求但是又可以做集群化計算的應用，除了把計算直接放到終端設備之外另一種方法就是就近設立邊緣服務器讓計算放到邊緣服務器上去做然后快速返回給終端設備。邊緣服務器對于芯片功耗的要求相比在終端設備上直接計算就會寬松許多，因此非常適合于這種可以集群化計算的應用。

邊緣計算的兩種市場目前都已經在起飛。而相關AI芯片也得到了許多關注。標志性事件是華為的兩次芯片發(fā)布會。去年秋天發(fā)布的麒麟970芯片附帶NPU，可以說是人工智能部署在手機的一次重要嘗試。今年秋天又發(fā)布了Ascend系列芯片，其中Ascend 310芯片也是針對邊緣服務器市場并且華為已經開發(fā)了基于Ascend 310的邊緣計算服務器準備部署在自動駕駛領域。因此我們可以預計在未來無論是相關應用還是相關芯片都將有更多公司大手筆投入，從而推動AI進一步發(fā)展。

邊緣服務器的芯片形態(tài)與競爭格局

邊緣服務器的市場現在來看將是人工智能最早落地的應用 之一（甚至比手機里的人工智能還要早且成熟），因為目前中國的智能攝像頭產品已經在安防、人臉識別等領域真正落地，而邊緣服務器是很適合智能攝像頭的產品形態(tài)，一方面在不少此類應用中對于可靠性有很強的需求，因此部署在邊緣端的人工智能更適合；另一方面智能攝像頭的計算可以集群化操作，因此一個邊緣服務器處理多路智能攝像頭的形式是非常經濟的方式。除了智能攝像頭之外，無人駕駛也是邊緣服務器的一個例子，因為在無人車里面需要做傳感器融合做大量計算，相當于在無人車上部署了一個邊緣服務器。

邊緣服務器市場通常對于通用性有一定需求，因此比較合適的方案是處理器加上通用型深度學習加速芯片，而深度學習加速芯片最常見的形式是以PCIe加速卡的形式插到主板上，并與主處理器協同工作。值得注意的是，由于邊緣服務器對于人工智能算法精度有一定要求，因此往往使用的是類似半精度浮點數的運算方式，很多邊緣終端芯片上常見的INT-4甚至INT-2等激進的低精度整數運算由于損失精度過多因此在邊緣服務器不太適合。

我們認為邊緣服務器市場尚屬于新興市場，加入戰(zhàn)場的公司并不多，目前僅有Nvidia，華為，比特大陸等， 而且不同的公司可以主打不同的細分市場，因此市場競爭遠未飽和。我們不妨來分析一下Nvidia，華為和比特大陸三家公司的競爭格局。Nvidia的產品是Xavier芯片，峰值算力30TOPS，功耗30W，主要針對的是自動駕駛市場，因此芯片上還集成了雙目視覺、光流等，模組售價2499美元，顯然是針對高端自動駕駛市場，而對于智能攝像頭等對于部署成本有要求的場合并不合適。

華為的Ascend 310定位中高端，其8W／8TFlops的性能下可覆蓋智能攝像頭市場，上可進擊自動駕駛市場（華為已經與奧迪合作，發(fā)布了基于Ascend 310芯片的自動駕駛邊緣服務器MDC600）。而比特大陸則是主打性價比路線，BM1682自帶視頻解碼和后處理操作且集成了CPU，因此客戶需要加速智能機器視覺相關應用時理論上只需要BM1682即可，無需再去購入額外的CPU，這也降低了成本。

華為基于Ascend 310的MDC600邊緣計算服務器主攻自動駕駛市場

目前在中國市場，最主要的市場還是安防等應用的智能攝像頭，因此產品定位決定了主要是華為和比特大陸之間的競爭，那么比特大陸和華為之間的競爭格局會如何呢？我們認為，首先這個市場很大，華為和比特大陸的主打方向也不相同（華為主打性能而比特大陸走性價比路線），因此并不存在勢不兩立的激烈競爭。另一方面，其實華為和比特大陸的共同競爭對手是?？低?/u>這樣的智能攝像頭系統廠商，一旦?？低曇查_始自研芯片且在自己的安全攝像頭系統中以各種方式推廣自研邊緣服務器，那么華為和比特大 陸的壓力將會很大。不過我們預計到那個時候智能攝像頭以外的市場也會變得成熟，從而給華為和比特大陸等芯片公司提供新的機會，而不用被迫在智能攝像頭領域與巨頭系統廠商競爭。