2018年上半年的芯片市场人工智能芯片6强争霸，国际上，RISC-V凭开源优势崛起，有国内外有GPU、FPGA、TPU7，加上ARM与X86混战，全部围绕AI而起。
谁能主宰芯片未来？
RISC-V开源技术夺人
当前市场主流CPU架构被各大公司利用许可证规则牢牢锁死,er RISC-V是开源的，基本指令数目仅40多条，同时一套指令集支持所有架构，模块化使得用户可根据需求自由定制，配置不同的指令子集。
除了技术优势外， RISC-V还构建了生态，包括RISC-V基金会和Workshop交流平台。通过每年两次的RISC-V研讨会，会员可及时分享获得前沿研究信息，对最新技术与RISC-V的结合进行探讨。
谷歌野心：TPU迟到也疯狂
谷歌I/O 2018开发者大会上，TPU3.0正式亮相。根据官方介绍，TPU3.0的计算能力最高可达100PFlops，是TPU2.0的8倍多。TPU的英文全名是Tensor Processor Unit，它是谷歌自主研发的针对深度学习加速的专用人工智能芯片。TPU是专为谷歌深度学习框架TensorFlow设计的人工智能芯片。著名的AlphaGo使用的就是TPU2.0芯片。
TPU相对于GPU而言，采用8位低精度计算节省晶体管，对精度影响很小但是却可以大幅节约功耗。尤其是当大面积集成系统时，TPU不仅性能更强，功耗也会大幅低于GPU集成系统。由于芯片能力非常强大，谷歌使用了液冷散热技术，可以帮助TPU更好的为数据中心服务。
可以说，TPU的强大，让谷歌在人工智能芯片领域已称霸一方。而之前名誉全球的AlphaGo使用的就是TPU2.0芯片。
AI芯片从GPU开始
据统计，2017年AI芯片市场规模为7亿美元，预计到2022年达到490亿美元，年均增长率90%。另一组数据，仅2017年，全球芯片产值超过3900亿美元，其中近50%的销售额被前十大芯片制造商瓜分。AI芯片市场需要到2021年才能达到2017年芯片市场的零头。
人工智能市场已经是各大互联网巨头趋之若鹜的行业方向。而与此同时，人工智能芯片的应用场景细分市场越来越多，专门为某些人工智能应用场景定制的芯片适用性明显高于通用芯片。这样的形势，给一些人工智能芯片的初创公司带来了机会。寒武纪芯片和地平线的人工智能视觉芯片、自动驾驶芯片等，就是初创公司在人工智能芯片领域取得成功的代表。
随着人工智能、深度学习等技术的兴起与成熟，起初为图像渲染而生的GPU找到了新的用武之地，以GPU驱动的计算环境随处可见，从HPC到AI训练。为渲染而生的GPU从此成为了人工智能芯片的起点，GPU的加速能力远超以X86架构构建的CPU系统，将性能从10倍提升至100倍，GPU悄然成为了AI环境下计算机的大脑。
英特尔：让FPGA做变形金刚
FPGA是现场可编程逻辑阵列的首字母缩写，即Field－Programmable Gate Array。过去曾与可编程逻辑器件CPLD进行过较量，如今已经在PAL、GAL、CPLD等可程式逻辑装置的基础上进一步发展，成为英特尔进军AI市场的一个重要法宝。
FPGA的开发社区规模相对较小，也具有一定的门槛，但是，FPGA具备良好的存储器访问能力，并且可以非常灵活高效的处理各种不同位宽的数据类型，其有效计算力接近专用处理器的水平，FPGA还可以在线重编程成为其它非人工智能任务的硬件加速器，这也是其有别于GPU和TPU的关键因素。
作为特殊应用积体电路领域中的一种半定制电路的FPGA，既解决了全定制电路的不足，又克服了原有可编程逻辑器件门电路数有限的缺点。也就是说，尽管FPGA不是辐射范围最广的，但是一旦匹配后，输出惊人，所以FPGA也被称为大型数据中心和计算机群众的“加速多面手”。
中国芯再次起步
正在走向产业化的龙芯并非一帆风顺，也曾多次受到舆论质疑。但就2018年成绩来看，龙芯依然在为国产芯做着努力。
2018年，龙芯中科推出2K龙芯派，其元器件全部为国产，属于龙芯龙芯高端SoC的入门平台。这是龙芯推出的64位处理器，主频为1GHz；主板上拥有2GB DDR3的内存颗粒，售价1299元，性能与比肩CortexA53。
有硬件了，能做出高性能产品，但是龙芯的生态问题依然让人忧心。在全球芯片大战的背景下，龙芯没有抢尽的系统、软件和应用平台支撑。这也是未来龙芯急需解决的问题。
ARM与高通发力：AI、IOT都是战场
除了前面提到的中国芯和参与混战的几大AI芯片之外，AI领域的寒武纪、进攻IOT的ARM、高通也在上半年全面发力。
Arm推出最小的处理器Mali-G31，面向中低端市场。Mali-G31是第一款基于创新Bifrost架构的超高效GPU （Ultra-Efficient GPU），较上一代采用Bifrost架构的G51尺寸缩小20%，性能密度提升20%，低能耗与可扩展的特性让Mali-G31未来在IOT和其他嵌入式领域有了大展宏图的可能。
上半年，高通发布了针对AI产业的骁龙700系列的首款产品骁龙710。基于10nm制程工艺打造的全新平台，采用支持人工智能（AI）的高效架构而设计，集成多核人工智能引擎（AI Engine），并具备神经网络处理能力。相比之前的骁龙660，骁龙710更注重移动平台性能和渲染能力。
结束语
半年时间不足以完成芯片产业的布局，不足以改变整个芯片生态，但是芯片争霸赛却已悄然启幕；虽然现在只是6强争霸，但未来我们期待看到更多的参与者和搅局者，让用户得利。
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