芯片解密ASIC芯片市场涨幅显著 是国内芯片的新机遇
随着人工智能产业链的火速延伸，GPU并不能满足所有场景（如手机）上的深度学习计算任务， GPU并不是深度学习算力痛点的唯一解。目前以深度学习为代表的人工智能计算需求，主要采用GPU、FPGA等已有适合并行计算的通用芯片来实现加速。
在产业应用没有大规模兴起之时，使用这类已有的通用芯片可以避免专门研发定制芯片（ASIC）的高投入和高风险。但是，由于这类通用芯片设计初衷并非专门针对深度学习，因而存在性能、功耗等方面的瓶颈。随着人工智能应用规模的扩大，这类问题将日益突出。
正如CPU改变了当年庞大的计算机一样，人工智能ASIC芯片也将大幅改变如今AI硬件设备的面貌。如大名鼎鼎的AlphaGo使用了约170个图形处理器（GPU）和1200 个中央处理器（CPU），这些设备需要占用一个机房，还要配备大功率的空调，以及多名专家进行系统维护。而如果全部使用专用芯片，非常可能只需要一个盒子大小，且功耗也会大幅降低。
在芯片需求还未成规模、深度学习算法暂未稳定需要不断迭代改进的情况下，利用具备可重构特性的FPGA芯片来实现半定制的人工智能芯片是理想选择。随着人工智能算法和应用技术的日益发展，以及人工智能专用芯片ASIC产业环境的逐渐成熟，人工智能下ASIC将成为人工智能计算芯片发展的必然趋势。
人工智能芯片向ASIC转移将在全球开辟一块新战场，这也是中国芯片的机会。中国芯片在设计、制造、封测三大产业链环节均落后于世界先进水平，部分领域甚至跟发达国家有10年-20年的差距。这让中国的芯片领域过分依赖进口贸易。全球调研机构IC Insights在2016年公布了全球半导体20强，前20位中没有中国公司上榜。
由于专利积累、软件生态配套不足等原因，中国在已经落后的传统芯片领域想要追赶领先者颇为困难。而在没有太多历史包袱、有新技术突破的芯片领域，中国跟其他国家站在同一起跑线上，有机会占据领先位置。现阶段，中国弯道超车的希望存在于人工智能（AI）芯片领域。
龙人集团竭诚为广大需要芯片解密、IC解密、单片机解密、CPLD解密服务的客户提供各种芯片破解，程序解密和各种软件解密服务，是目前国内专业的单片机解密公司，可为电子制造企业提供技术支持与详细解决方案，为广大客户节约企业成本、缩短项目开发周期周期，持续提高其竞争能力与经济效益。
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正如CPU改变了当年庞大的计算机一样，人工智能ASIC芯片也将大幅改变如今AI硬件设备的面貌。如大名鼎鼎的AlphaGo使用了约170个图形处理器（GPU）和1200 个中央处理器（CPU），这些设备需要占用一个机房，还要配备大功率的空调，以及多名专家进行系统维护。而如果全部使用专用芯片，非常可能只需要一个盒子大小，且功耗也会大幅降低。
在芯片需求还未成规模、深度学习算法暂未稳定需要不断迭代改进的情况下，利用具备可重构特性的FPGA芯片来实现半定制的人工智能芯片是理想选择。随着人工智能算法和应用技术的日益发展，以及人工智能专用芯片ASIC产业环境的逐渐成熟，人工智能下ASIC将成为人工智能计算芯片发展的必然趋势。
人工智能芯片向ASIC转移将在全球开辟一块新战场，这也是中国芯片的机会。中国芯片在设计、制造、封测三大产业链环节均落后于世界先进水平，部分领域甚至跟发达国家有10年-20年的差距。这让中国的芯片领域过分依赖进口贸易。全球调研机构IC Insights在2016年公布了全球半导体20强，前20位中没有中国公司上榜。
由于专利积累、软件生态配套不足等原因，中国在已经落后的传统芯片领域想要追赶领先者颇为困难。而在没有太多历史包袱、有新技术突破的芯片领域，中国跟其他国家站在同一起跑线上，有机会占据领先位置。现阶段，中国弯道超车的希望存在于人工智能（AI）芯片领域。
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