人工智能芯片行业报告：GPU火热，ASIC展望未来

简介：
本报告深入分析了当前人工智能芯片市场的动态，重点探讨了GPU的广泛应用及其技术优势，并前瞻性地讨论了ASIC在未来的潜力和挑战。 GPU起源于图形加速领域，并拥有一个较为成熟的生态系统，在深度学习领域的应用也最早被引入。GPU（Graphics Processing Unit），即图形处理器，是显卡的核心部件之一，类似于CPU但专门用于图像运算工作的一种微处理器。它设计用于执行复杂的数学和几何计算，这些计算对于图形渲染至关重要。 在浮点运算和并行处理等方面，GPU可以提供比CPU高数十倍甚至上百倍的性能优势。自2006年下半年以来，英伟达公司陆续推出了相关硬件产品及软件开发工具，并已成为人工智能硬件市场的主导者。由于深度学习对大量数据进行并行计算的需求与GPU的能力高度契合，因此它最早被引入到该领域中。 在2011年，吴恩达教授率先将其应用于谷歌的项目当中，从而开启了GPU在深度学习中的广泛应用。