邊緣AI晶片正進入架構創新且應用增加之新趨勢
https://bit.ly/2BheQyk
在邊緣裝置上運用AI的需求已經實現，這也使得設計邊緣AI晶片組的競賽正在上演之中。
根據研究機構Omdia的最新研究指出，由於邊緣裝置上的AI處理可以避免隱私輕易被入侵
的問題，同時也可避免雲端運算的寬頻延遲和成本問題，絕對是許多邊緣裝置最佳的解決
方案。
Omdia認為邊緣推理已經成為2019至2020年的關鍵工作負載，許多公司已經引入晶片組解
決方案來加速AI工作負載。其中，將有10種裝置類別對於AI邊緣晶片組需求會加速，包含
智慧型手機、無人機、頭戴式顯示器、機器人、智慧音箱、PC /平板電腦、安全攝像機、
汽車或電動車，邊緣伺服器和機器視覺等。
簡單來說，對於AI的加速需求已經從邊緣裝置中逐步實現，因而未來幾年AI邊緣晶片勢必
也進入迅速成長階段。另外，未來對於高運算量的新AI驅動的應用程式也將不斷增加，這
也會推動邊緣AI晶片組架構創新。
Omdia表示，不同的體系結構為AI邊緣加速提供了不同的好處，並且混合使用各種體系結
構以在AI邊緣處理中獲得最好的優勢變得愈來愈普遍。隨著多種架構合併到AI邊緣晶片組
中，這一趨勢將繼續。與獨立晶片組相比，整合晶片組將在邊緣裝置中運用的更加廣泛。
Omdia預測，到2025年，全球AI邊緣晶片組營收將從2019年的77億美元成長到519億美元。
先前Deloitte也預測，2020年邊緣AI晶片出貨量將超過7.5億顆，銷售額將達到26億美元
，而且邊緣AI晶片的成長速度將遠高於整體晶片市場。預估到2024年邊緣AI晶片出貨量可
能超過15億顆，因而這四年的年複合成長率至少達20%，比起整體半導體產業長期的年複
合成長率9%，高上了許多。
Linley Group則是將AI處理器稱之為深度學習加速晶片，並預估該市場營收已經突破40億
美元。在過去的一年中，邊緣裝置已經成為AI增強型處理器中佔有率最大的應用。未來這
種具有客製化能力的AI晶片，將會在未來超越通用處理器與繪圖處理器的角色。
總之，邊緣AI晶片除了在蘋果、谷歌、高通、ARM等大廠中布局外，眾多小廠以及新創公
司更可能在該趨勢下崛起，因為這是一個半導體產業的趨勢，更是未來產業決勝的關鍵。