國產(chǎn)芯片崛起!我國發(fā)布首款國產(chǎn)云端智能芯片


中國產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟信息網(wǎng)   時(shí)間:2018-05-07





  云端智能芯片是面向人工智能領(lǐng)域大規模數據中心和服務(wù)器提供的核心芯片。5月3日,中國科學(xué)院發(fā)布國內首款云端人工智能芯片,理論峰值速度達每秒128萬(wàn)億次定點(diǎn)運算,達到世界先進(jìn)水平,將廣泛應用于智能手機、智能音箱、智能攝像頭、智能駕駛等不同領(lǐng)域。

  智能芯片是前沿科技和社會(huì )關(guān)注的熱點(diǎn),也是人工智能技術(shù)發(fā)展過(guò)程中不可逾越的關(guān)鍵環(huán)節??梢哉f(shuō),不論有怎樣領(lǐng)先的算法,要想最終應用,都必須通過(guò)芯片實(shí)現。


  5月3日,全球新一代人工智能芯片發(fā)布會(huì )在上海召開(kāi),中科院旗下的寒武紀科技公司發(fā)布了我國自主研發(fā)的Cambricon MLU100云端智能芯片和板卡產(chǎn)品、寒武紀1M終端智能處理器IP產(chǎn)品。這款國內首個(gè)云端人工智能芯片,理論峰值速度達每秒128萬(wàn)億次定點(diǎn)運算,達到世界先進(jìn)水平。


  智能芯片實(shí)現新突破


  作為此次發(fā)布會(huì )焦點(diǎn),首次正式亮相的Cambricon MLU100云端智能芯片,是我國首款云端AI芯片。


  據中科院計算所研究員、寒武紀公司創(chuàng )始人兼CEO陳天石介紹,云端智能芯片是面向人工智能領(lǐng)域大規模數據中心和服務(wù)器提供的核心芯片。云端的智能芯片規模更大,結構更加復雜,它和終端芯片的最大區別就在于其運算能力更強。


  MLU100云端智能芯片采用寒武紀最新的MLUv01架構和TSMC 16nm的先進(jìn)工藝,可工作在平衡模式(1GHz主頻)和高性能模式(1.3GHz主頻)下,平衡模式下的等效理論峰值速度達每秒128萬(wàn)億次定點(diǎn)運算,高性能模式下的等效理論峰值速度更可達每秒166.4萬(wàn)億次定點(diǎn)運算,但典型板級功耗僅為80瓦,峰值功耗不超過(guò)110瓦。


  “3年來(lái),我們從研發(fā)兩顆測試芯片,一直到現在云端智能芯片的最終亮相,我們時(shí)刻準備著(zhù)‘由端入云’。”陳天石說(shuō),MLU100基于軟硬件協(xié)同提升內存帶寬利用率,不管是從性能比,還是功耗比來(lái)說(shuō),寒武紀都將樹(shù)立智能芯片領(lǐng)域的新標桿。


  與寒武紀系列終端處理器一樣,MLU100云端芯片仍然延續了寒武紀產(chǎn)品一貫出色的通用性,可支持千萬(wàn)量級用戶(hù)的大規模商用檢驗,搭載各類(lèi)深度學(xué)習和經(jīng)典機器學(xué)習算法,充分滿(mǎn)足視覺(jué)、語(yǔ)音、自然語(yǔ)言處理、經(jīng)典數據挖掘等領(lǐng)域復雜場(chǎng)景下(如大數據量、多任務(wù)、多模態(tài)、低延時(shí)、高通量)的云端智能處理需求。

  此外,這次最新發(fā)布的寒武紀1M處理器是公司的第三代IP產(chǎn)品,它延續了前兩代產(chǎn)品(寒武紀1H/1A)卓越的完備性,單個(gè)處理器核即可支持多樣化深度學(xué)習模型,并更進(jìn)一步支持經(jīng)典機器學(xué)習算法和本地訓練,為視覺(jué)、語(yǔ)音、自然語(yǔ)言處理以及各類(lèi)經(jīng)典的機器學(xué)習任務(wù)提供了靈活高效的計算平臺,將廣泛應用于智能手機、智能音箱、智能攝像頭、智能駕駛等不同領(lǐng)域。


  “由端入云”協(xié)同發(fā)展


  寒武紀科技公司脫胎于中科院計算所,于2016年發(fā)布了全球首款商用深度學(xué)習專(zhuān)用處理器——寒武紀1A處理器。它的橫空出世打破了多項紀錄,并入選了第三屆世界互聯(lián)網(wǎng)大會(huì )評選的十五項“世界互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)先科技成果”。目前,寒武紀處理器也已應用于某知名國產(chǎn)手機新近發(fā)布的旗艦機型,實(shí)現了集成應用。


  近年來(lái),人工智能產(chǎn)業(yè)迅猛發(fā)展,推動(dòng)了芯片市場(chǎng)規模的快速增長(cháng),也推動(dòng)了人工智能計算從終端向云端的延伸。陳天石表示,寒武紀在技術(shù)上貫徹“端云協(xié)作”的理念,這次發(fā)布的MLU100云端芯片,不僅可獨立完成各種復雜的云端智能任務(wù),更可以與寒武紀1A/1H/1M系列終端處理器完美適配,讓終端和云端在統一的智能生態(tài)基礎上協(xié)同完成復雜的智能處理任務(wù)。


  陳天石指出,端側智能處理可以最快速響應用戶(hù)需求,以非常低小的功耗、成本和延遲,幫助用戶(hù)理解圖像、視頻、語(yǔ)音和文本。同時(shí),云側的智能處理則可以把多個(gè)端的信息匯聚在一起。由于終端的數據量有限,只能根據單個(gè)用戶(hù)的數據對機器學(xué)習模型進(jìn)行微調。因此,端云協(xié)同的智能處理模式將在數據方面發(fā)揮巨大優(yōu)勢,利用海量數據,訓練出強大的人工智能模型。


  “過(guò)去大部分芯片廠(chǎng)商都主攻端,例如芯片巨頭ARM公司,或是主攻云,例如英特爾公司。兩者兼顧的卻很少,因為端云的任務(wù)生態(tài)區別較大。但是智能時(shí)代這個(gè)局面會(huì )被全面打破。因為端和云的任務(wù)是一體的,編程和使用的生態(tài)也是一致的。作為一個(gè)通用機器學(xué)習芯片廠(chǎng)商,寒武紀就是要端云結合,共同推動(dòng)智能芯片生態(tài)的發(fā)展。”陳天石說(shuō)。


  中科院上海分院副院長(cháng)、中科院院士張旭表示,從過(guò)去在手機等終端上應用的智能芯片,到今天更高一層的云端人工智能芯片,它可以使人們在手機等終端的應用上升為未來(lái)在云端等領(lǐng)域更加廣闊的應用,所以這是一個(gè)開(kāi)拓性的突破。

  當前,眾多科技公司紛紛加大對人工智能芯片的研發(fā),包括智能手機、無(wú)人駕駛、云計算等各領(lǐng)域巨頭。根據相關(guān)機構預測,到2021年,人工智能芯片市場(chǎng)規模將超過(guò)110億美元,而2016年這一數字僅為36億美元。


  “寒武紀創(chuàng )立的初衷就是要讓全世界都能用上智能處理器。”陳天石告訴記者,寒武紀將秉承學(xué)術(shù)界開(kāi)放、協(xié)作的精神,以處理器IP授權的形式與全世界同行共享寒武紀最新的技術(shù)成果,使全球客戶(hù)能夠快速設計和生產(chǎn)具備人工智能處理能力的芯片產(chǎn)品。


  共建人工智能生態(tài)鏈


  發(fā)布會(huì )上,寒武紀部分產(chǎn)業(yè)伙伴公開(kāi)展示了基于寒武紀芯片的應用方案。聯(lián)想集團高級副總裁童夫堯在發(fā)布會(huì )上推出了基于寒武紀MLU100智能處理卡的ThinkSystem SR650,打破了37項服務(wù)器基準測試的世界紀錄。


  “在新產(chǎn)品上,我們搭載了寒武紀的芯片,有助于各行各業(yè)在人工智能、VR、高性能計算等方面的研發(fā)和行業(yè)解決方案的落地。”童夫堯說(shuō)。


  不僅如此,芯片成果還將運用于智能語(yǔ)音領(lǐng)域。“一小時(shí)的語(yǔ)音數據在一個(gè)傳統處理器上進(jìn)行智能應用處理,需要一萬(wàn)小時(shí)才能完成,科大訊飛一直在跟蹤人工智能專(zhuān)用芯片的前沿進(jìn)展。”上海訊飛總裁程甦介紹,寒武紀的智能處理器在語(yǔ)音智能處理上交出了優(yōu)異的答卷,能耗效率領(lǐng)先競爭對手的云端GPU方案達5倍以上。它的強大處理能力使得手機本地端可以處理更加復雜的機器學(xué)習算法,使得語(yǔ)音本地識別準確率相對于傳統處理器領(lǐng)先了9.8%,顯著(zhù)提高了用戶(hù)體驗。


  中科曙光高級副總裁任京旸在發(fā)布會(huì )上同步推出了基于Cambricon MLU100智能處理卡的服務(wù)器產(chǎn)品系列“PHANERON”,它的性能更為強勁,可以支持2—10塊寒武紀MLU處理卡,靈活應對不同的智能應用負載。以升級版的PHANERON-10為例,單臺服務(wù)器可集成10片寒武紀人工智能處理單元,為人工智能訓練應用提供832T半精度浮點(diǎn)運算能力,為推理應用提供1.66P整數運算能力,典型場(chǎng)景下的能效提升30倍以上。


  “下一步,曙光與寒武紀之間的合作將不僅僅局限于整機領(lǐng)域,會(huì )從頂端科研一直延伸到低端應用,合力打造下游應用產(chǎn)業(yè),共建人工智能生態(tài)鏈。”任京旸透露,中科曙光還將發(fā)布人工智能管理平臺SothisAI,與寒武紀的芯片及開(kāi)發(fā)環(huán)境實(shí)現無(wú)縫對接和深度融合。


  轉自:經(jīng)濟日報


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    2020-08-14
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