2024-07-18|閱讀時間 ‧ 約 24 分鐘

NPU(神經網路處理器)目前的全球市場佔有率僅有 8% 是用在哪些方面? 誰在用呢?

神經處理單元(NPU)主要用於加速人工智慧(AI)和機器學習(ML)任務

以下是一些主要的應用領域和使用者:

  1. AI和機器學習:NPU是人工智慧和機器學習領域的直接受益者。這些技術依賴數據而蓬勃發展,NPU擅長消化和解釋大量資料集,使機器能夠以前所未有的速度學習。
  2. 智慧型設備和物聯網:在智慧型設備和物聯網中,NPU不僅使電子產品變得更加智能,而且更加直覺和節能。
  3. 汽車產業:在汽車產業中,自動駕駛汽車將重新定義我們的駕駛和交通概念,NPU在這一轉變中發揮關鍵作用。
  4. 醫療:在醫療保健領域,NPU正在實現診斷準確性和個性化醫學。
  5. 金融服務:在金融部門,NPU通過增強的安全性和詐欺檢測系統受益。

至於誰在使用NPU,以下是一些主要的使用者:

  • 蘋果:蘋果在其產品中使用NPU已有一段時間了,尤其是以神經引擎(Neural Engine)為名。它安裝在M系列(如Mac)和A系列(如iPhone)的處理器中。
  • 高通:高通是最早開始開發NPU的公司之一。
  • 三星:三星的Exynos處理器也使用了NPU。

 

NPU(神經網路處理器)目前的應用和使用情況:


1. 主要應用領域:

a. 移動設備:

- 智能手機

- 平板電腦

- 可穿戴設備(如智能手錶)


b. 邊緣計算設備:

- IoT(物聯網)設備

- 智能家居產品

- 安全攝像頭


c. 自動駕駛車輛:

- 用於實時圖像處理和決策


d. 人工智能加速器:

- 用於數據中心和雲計算平台



2. 主要使用者:



a. 手機製造商:

- 華為:麒麟系列處理器中集成了 NPU

- Apple:A系列和M系列處理器中的神經網絡引擎

- 高通:Snapdragon 系列處理器中的 AI 引擎

- 三星:Exynos 處理器中的 AI 核心



b. 芯片公司:

- 耐能智慧(Kneron):專注於邊緣 AI 處理器

- 寒武紀:專注於 AI 芯片設計

- Google:設計用於 AI 加速的 TPU(張量處理單元)



c. 汽車製造商:

- 特斯拉:自研 AI 芯片用於自動駕駛

- 其他汽車公司也在研發或採用 AI 芯片用於 ADAS 系統



d. 雲服務提供商:

- Google、Amazon、Microsoft 等公司在其數據中心使用 AI 加速器



e. 邊緣計算設備製造商:

- 各種 IoT 和智能家居設備製造商



雖然 NPU 的市場份額目前相對較小,但它在特定領域,尤其是需要高效率 AI 處理的移動和邊緣設備中,正在獲得越來越多的應用。

隨著 AI 技術的進一步普及和對能效的重視,NPU 的應用範圍和市場份額有望進一步擴大。

需要注意的是,8% 的市場份額數據可能主要指獨立的 NPU 芯片。

許多設備中的 NPU 功能是集成在 SoC(系統級芯片)中的,這部分可能沒有被單獨統計。

因此,NPU 技術的實際使用範圍可能比這個數字所反映的更廣。


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