端侧AI芯片的崛起:SoC如何驱动AI算法模型部署

AI快讯2个月前发布 admin
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端侧AI芯片的崛起:SoC如何驱动AI算法模型部署

SoC芯片端侧AI的核心引擎

SoC(System on Chip)芯片作为智能终端的核心大脑,集成了CPU、GPU、NPU等多种处理器和接口,广泛应用于自动驾驶、智能家居、可穿戴设备等领域。特别是在AI眼镜等设备中,SoC芯片的性能和功耗直接影响用户体验。例如,Meta Ray-Ban眼镜的高通AR1 Gen1 SoC占整机成本约34%,在芯片成本中占比达64%。随着AI眼镜功能的丰富和续航时间的优化,SoC芯片的升级趋势明确,其价值量占比未来可能进一步提升。

端侧AI芯片的崛起:SoC如何驱动AI算法模型部署

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端侧AI算法部署对SoC芯片的需求

端侧AI算法部署对SoC芯片提出了巨大需求。例如,高通AR1 Gen1 SoC支持1200万像素照片拍摄、1080P 60fps视频录制,并通过AI优化降噪、实时翻译、视觉搜索等功能。国内厂商如恒玄科技、瑞芯微等也在积极布局,恒玄的BES2800芯片已导入多个客户的智能眼镜项目,逐步放量。瑞芯微的RK3588和RK3576搭载了6TOPs算力的NPU,支持端侧部署0.5B~3B参数的大语言模型,可实现翻译、问答、多模态搜索等功能。

端侧AI芯片的崛起:SoC如何驱动AI算法模型部署

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NPU在AI机器学习中的优势

NPU(神经网络处理单元)在AI机器学习中具有显著优势。例如,瑞芯微的RK3588和RK3576芯片搭载了6TOPs算力的NPU,支持端侧部署大语言模型。NPU的高效计算能力使得AI算法在端侧设备上得以快速运行,提升了用户体验。此外,NPU的低功耗特性也使得其在可穿戴设备等场景中具有广泛应用前景。

边缘算力SoC行业的投资建议

随着端侧AI应用的普及,边缘算力SoC行业迎来了新的发展机遇。中金发布研报称,DeepSeek横空出世,激活端侧AI新周期,有望快速推动AI应用的普及。建议关注细分AI SoC算力龙头公司瑞芯微,AI超低功耗SoC龙头公司恒玄科技等。这些公司凭借本地产业链优势、细分行业先发优势和垂直深度,在长尾市场竞争相对宽松格局下,充分享受AI硬件创新红利,提升国产芯片份额。

相关企业及产品

企业 产品 特点
高通 AR1 Gen1 4nm工艺,支持1200万像素拍摄
恒玄科技 BES2800 6nm工艺,集成多核CPU/GPU/NPU
瑞芯微 RK3588 6TOPs算力,支持大语言模型
乐鑫科技 ESP32-S3 低功耗,支持AI推理
紫光展锐 W517 12nm工艺,四核CPU架构

结语

端侧AI芯片,特别是SoC芯片,正在成为推动AI算法模型部署的关键力量。随着技术的不断进步,SoC芯片在性能、功耗和成本方面的优势将进一步凸显,为智能终端设备带来更强大的AI能力。未来,随着边缘计算和AI应用的深度融合,SoC芯片行业将迎来更广阔的发展空间。

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