深度解析国内SOC中国芯片产业现状的发展现状？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2023-09-06 04:15 标签： 中国 芯片
这几年AI，边缘计算，云计算异常的火爆。获取算力也变得更加便捷，在机器人领域，也正在发生着大的变化。第一，机器人技术更多的融合人工智能技术。第二，机器人将从诺基亚时代走向智能机时代，机器人开发会更多的面向通用型系统。只有这样才能避免重复造轮子，行业内形成合力，共同推进机器人技术的发展。这些都离不开AI芯片。相比传统的芯片，AI芯片的集成度更高，获取AI算力更加便捷。例如，这种AI soc片载系统可能集成了GPU、TPU、NPU、CPU、ISP等（更专业的可以参考文末）中央处理器（CPU）主要进行任务处理图形处理单元（GPU），相同的指令能够在不同的内核 / 线程上并发执行，加速视觉数据等处理。图像处理单元（ISP），将手机摄像头中的数据转换为图像和视频文件，对图像用AI算法进行进阶处理。数字信号处理器（DSP），进行数据信号计算更加方便。存储器（ROM/RAM）神经处理单元（NPU）用于加速机器学习计算。张量处理单元（TPU），专门为 AI 量身定制的处理器之一，专门用于加速机器学习。我们一起来看几个例子1-稚晖君自动驾驶自行车稚晖君开发自动驾驶自行车，通过动量轮实现自行车的平衡，基于ROS搭建的SLAM实现导航定位功能，在mindSpore深度学习框架下实现的目标检测功能。选用了华为的Atlas 200，用于目标识别跟踪算法的实现。Atlas 200 参数指标如下图，半张信用卡大小提供22Tops INT8 算力。搭载的是昇腾310 AI处理器。Altas 200 支持MindSpore深度学习框架，与 TensorFlow、PyTorch 等流行深度学习框架对标。华为也在不断加大边缘计算、云计算的布局。2-全自主微型飞行机器人集群--高飞老师团队搭建了机载电脑，非常的小巧。能够进行视觉、导航算法的运算。无人机上搭载的是Intel tiger canyon 作为机载电脑拥有我们常规电脑的等同结构，但是更加的小巧，提供更强大的算力。3-铁蛋 小米小米推出四足、人形机器人，也都是针对于边缘计算领域的应用，因为这两个系统都是十分复杂的。不过，足式的移动功能只是提供一个平台，平台上搭载的传感器和AI才是关键。铁蛋 搭载的是 Jetson XavierTM NX 平台，边缘系统的 AI 超级计算机。其中的GPU搭载 384 个 CUDA 核心、48 个张量核心，AI算力达到21Tops。最后，AI的算力会越来越方便，越来越廉价，甚至可以畅想万物皆有AI的时代。点赞支持一下吧！参考文献--
温戈：深度解析国内SOC芯片的发展现状
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