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AI核心!最新A股正宗NPU概念股梳理

随着生成式AI用例需求在有着多样化要求和计算需求的垂直领域不断增加,专为AI定制设计全新计算架构的神经网络处理器(NPU)重要性突显!中央处理器(CPU)和图形处理器(GPU)通过结合NPU使用合适的处理器,能够实现最佳应用性能、能效和电池续航,赋能全新增强的生成式AI体验。




英特尔、AMD的新CPU,还是酷睿Ultra、锐龙8000G,为了迎接AI时代挑战,都在新的产品中具备了
NPU模块。



什么是NPU


NPU,是“神经网络处理单元”的缩写。因此,要了解NPU,就必须知道什么是神经网络,它在AI技术和应用中扮演什么角色。
神经网络是一种模仿人脑神经元结构的计算模型,用于识别模式和处理复杂的数据。它由大量的节点(类似于神经元)组成,这些节点通过连接(类似于突触)相互作用。
人工神经网络包含被称为单元/节点的人工神经元。这些单元排列在一系列层中,共同构成系统中的整个人工神经网络。一层可以只有十几个单元,也可以有数百万个单元,这取决于复杂的神经网络需要如何学习数据集中的隐藏模式。
通常,人工神经网络有输入层、输出层和隐藏层。输入层接收神经网络需要分析或学习的外界数据。然后,这些数据经过一个或多个隐藏层,将输入转化为对输出层有价值的数据。最后,输出层以人工神经网络对输入数据的响应形式提供输出。
在人工智能领域,尤其是生成式人工智能中,神经网络和神经网络算法扮演着至关重要的角色。生成式人工智能指的是能够创造新内容的AI系统,如自动写作、绘画、音乐创作等。这些系统通常依赖于深度神经网络,通过学习大量的数据样本,生成新的、类似的真实世界内容。
NPU与CPU、GPU的不同
CPU是通用处理器,设计用于执行广泛的计算任务。它具有强大的灵活性和可编程性,但可能在特定任务(如AI计算)上效率不高。
GPU最初设计用于处理图形和视频渲染,它擅长处理并行计算任务,因此在AI领域也得到了广泛应用。然而,GPU并非专门为AI计算设计,它在处理某些类型的AI任务时可能不如NPU高效。
简单来说,很容易说明三者不同:CPU是线性、串行任务(指令)执行,效率较低,通用性较高;GPU是并行处理和专用图形并行处理,效率更高;而NPU则是“并行认知处理”,在AI机器学习方面,效率更高。





总之,NPU作为AI时代的核心技术之一,不仅推动了人工智能技术的进步,也为各行各业带来了深远的影响。随着NPU技术的不断进步和优化,我们有理由相信,未来的AI应用将更加智能、高效和普及。


以下A股NPU相关公司梳理(仅供参考):
瑞芯微:公司新推出的SoC大部分搭载了自研NPU,满足市场对智能化、算力的需求。
美格智能:算力模组集成了 CPU/GPU/NPU等多种计算单元。
智微智能:公司提供AI服务器和AIBOX边缘设备,推出基于GPU、多家ASIC AI加速卡、ARM NPU的多系列产品。
创维数字:公司在NPU边缘计算等方面拥有差异化的AI技术应用。
四维图新:公司在研的新一代座舱芯片集成了神经网络加速单元NPU。
广电运通:与华为联合攻关研发基于鲲鹏生态开发资源的“端-边云”系列产品,围绕RISC通用架构处理器+AI芯片(NPU、TPU)的异构计算平台性能最大化目标设计端边-云的协同算法和计算策略。
全志科技:基于NPU加速的高性能视觉处理 Soc 芯片已在量产阶段。
国科微:公司的NPU已实现前端IPC最高4T算力和后端NVR/DVR 9T算力。
北京君正:公司的NPU技术已应用于T40、T41、A1等芯片中,且已量产销售。
昆仑万维:子公司艾捷科芯开发可编程的、高性能的NPU产品,应用于模型训练及推理。
广和通:公司正式推出基于高通 QCS8250 芯片平台的高算力 AI模组 SCA825-W,集成高性能Kryo585 CPU架构、Adreno650GPU、独立NPU、Hexagon DSP 和 Adreno995 DPU处理器,可全面提供高达15TOPS的算力支持。
润和软件:公司HiKey970开发平台是基于华为海思麒麟970芯片,是首个基于内置NPU的AI移动计算平台。
东士科技:公司拥有包括有、无GPU/NPU的多款边缘计算服务器,覆盖从3TOPS至130TOPS范围的算力。
安联锐视:公司的产品开发有使用英伟达服务器做AI智能训练,产品端以嵌入式芯片平台内置NPU赋能各类AI场景。
翱捷科技:动态可重构神经网络技术引警 NPU设计技术,公司单核 NPU设计技术达到行业领先水平。
炬芯科技:将推出最新一代升级为 CPU+DSP+NPU 三核异构的高端 AI音频芯片 ATS286X<恒玄科技:公司同时在集成 NPU领域进行拓展,带有图形NPU功能的芯片研发进展顺利。
云天励飞:DeepEdge10是首颗云天自研的SOC芯片,搭载新一代自研NPU(NNP400T)。
国芯科技:公司将继续和合作伙伴合作,联合开展GPU和NPU等技术的研发和应用。
安凯微:公司具备SoC芯片设计能力,能够将CPU、NPU等集成在单个SoC芯片中。
九联科技:集成高性能华为自研NPU,公司研发的信创智算产品可作为华为盘古大模型边缘端侧的算力底座。
芯原股份:GPU/NPU等推动IP业务增长,公司单价较高的GPU/NPU等IP需求较好。
寒武纪:华为麒麟970芯片中的NPU采用寒武纪的IP设计。



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