AI专题之NPU行业分析：专为端侧AI而生的神经网络加速器.pdf

上传者：b**
时间：2025/04/22
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AI专题之NPU行业分析：专为端侧AI而生的神经网络加速器。人工智能的发展主要依赖两个领域的创新和演进：一是模仿人脑建立起来的数学模型和算法，其次是半导体集成电路AI芯片。AI的发展一直伴随着半导体芯片的演进，1989年贝尔实验室的杨立昆（Yann LeCun）等人一起开发了可以通过训练来识别手写邮政编码的神经网络，但那个时期训练一个深度学习卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）需要长达3天，因此无法实际使用。硬件计算能力的不足，导致了当时AI科技泡沫的破灭。

更高效的架构有利于推动AI加速成熟。英伟达早在1999年就发明了GPU，但直到2009年斯坦福大学才发表论文介绍了如何利用现代GPU实现远超过多核CPU的计算能力（超过70倍），把AI训练时间从几周缩短到了几小时。算力、模型一直是AI 发展的要素，而芯片所代表的算力则是人工智能的底层基石。

CPU（Central Processing Unit）中央处理器：是计算机的运算和控制核心（Control Unit)，是信息处理、程序运行的最终执行单元，主要功能是完成计算机的数据运算以及系统控制功能。

CPU早期的高增长主要源自技术进步以及由此带来的应用拓展，2010年后则由需求端整体带动。CPU历史上增速最高的时期是1990s，出货量CAGR 达到22%。供给端：AMD、IBM等芯片大厂加入竞争，多项核心技术取得重要突破；应用端：PC由商用为主，向家庭场景普及，生产力（办公软件）与娱乐（游戏）应用均蓬勃发展。2000s时代亦有良好增长，CAGR 8%，技术的加速迭代带来应用场景突破，云服务兴起。2010年以后，CPU的增长主要在2020-2021年，疫情期间远程办公场景带来的PC和服务器需求增加。