中国“芯”病,由来已久。从中美贸易战开始,越来越多的人注意到这小小的芯片。芯片设计不是简单的搭建数字模拟电路,芯片的研发往往伴随着高投入、长周期的前提条件,所以这也使得更多人望而却步。
自 2017 年以来,随着 AI 大热,AI 芯片也水涨船高。迅速发展的 AI 技术要求相应的 AI 芯片具备更强的性能、更高的效率和更小的体积,也正是这一系列技术的变革,给新兴企业带来了更多的机遇和挑战。其中就包括一家初创于 2016 年的科技公司——寒武纪科技。
寒武纪科技,从遥远的“纪元”开始…
寒武纪科技,是一家设计神经处理单元 IP 核的无厂设计公司,取名“寒武纪”,以地球自然史上短时间内出现的“生命大爆发”,喻意人工智能领域即将迎来爆炸式发展。
寒武纪科技由陈天石、陈云霁两兄弟共同创立,同为“天才少年”的他们都毕业于中科大少年班;而且其他核心团队成员,如寒武纪科技副总裁刘少礼博士、刘道福博士、王在博士同样拥有着中科院的学术背景。
寒武纪科技的雏形是一个来自中科院计算技术研究所的科研团队,自 2008 年开始从事人工智能相关探索起,就取得了一系列令人瞩目的学术研究成果。
2011 年,寒武纪创始团队成员与南京大学 LAMDA 研究组合作,将人工智能方法应用于处理器架构优化,该论文发表于人工智能领域顶级国际学术会议 IJCAI 2011。
2014 年,寒武纪创始团队成员与 Inria 的国际学术合作者公开提出国际首个深度学习处理器学术架构 DianNao(电脑),该学术论文获处理器架构领域顶级国际学术会议 ASPLOS 2014 最佳论文奖。同年,他们还公开提出了国际首个多核深度学习处理器学术架构 DaDianNao(大电脑),该学术论文获处理器架构领域顶级国际学术会议 MICRO 2014 最佳论文奖(除美国以外,第一次有其他国家获得该奖项)。
2016 年,寒武纪科技正式创立,寒武纪创始团队发布国际首个智能处理器指令集 Cambricon ISA。
也许正是因为这样“硬气”的技术基础,寒武纪科技在创立没多久,就发布了成熟的商用深度学习专用处理器 IP——Cambricon-1A。华为芯片麒麟 970 发布时,不止一次提到的 NPU 就是集成了 Cambricon-1A IP。
Cambricon-1A 相对于四核的通用 CPU 来说,具有 25 倍以上的性能和 50 倍以上的能效,人工智能实测性能远超苹果 A11 处理器,搭载 Cambricon-1A 的麒麟 970 每分钟能够识别 2005 张照片,而苹果 A11 每分钟识别 889 张照片。
除此之外,在接下来的几年里,寒武纪科技陆续发布了第二代终端 IP Cambricon-1H 系列以及第三代终端 IP Cambricon-1M;在云端,寒武纪科技还发布了 MLU 系列训练推理芯片和相应的板卡产品。
层出不穷的芯片产品
从终端到云端,寒武纪科技每年都在推出新产品,以下是小编搜集到的一些信息,欢迎大家补充建议。
1.寒武纪初代 IP:Cambricon-1A
1A 是国际上首个成功商用的深度学习处理器 IP 产品,可应用于计算机视觉、语音识别、自然语言处理等智能处理关键领域。
2.寒武纪第二代低功耗版 IP:Cambricon-1H8、Cambricon-1H16
1H 系列面向视觉应用,是专为机器视觉应用设计的终端智能 IP 产品,可应用于计算机视觉等领域,提升视觉终端人、车、物、行为、图像、视频等的抓取和即时处理能力。
3.寒武纪第三代高性能版 IP:Cambricon-1M
在 7nm 工艺下,1M 能够实现 5TOPS/W 能效比,支持个性化深度学习,适用于多路视频实时处理,主要面向智能驾驶领域。
4.寒武纪初代云端芯片:Cambricon-MLU100
MLU100 云端智能芯片采用 MLUv01 指令集(自主研发);等效理论计算能力高达 128TOPS, 支持 4 通道 64bit ECC ;主要用于云端推理场景。
5.寒武纪第二代云端芯片:Cambricon-MLU270(思元 270)
MLU270 云端智能芯片采用 MLUv02 指令集(自主研发),处理非稀疏深度学习模型的理论峰值性能提升至上一代 MLU100 的 4 倍,达到 128TOPS(INT8);同时兼容 INT4 和 INT16 运算,理论峰值分别达到 256TOPS 和 64TOPS;支持浮点运算和混合精度运算。
支持视觉、语音、自然语言处理以及传统机器学习等人工智能应用,还为视觉应用集成了视频和图像编解码硬件单元。
据称,寒武纪科技在定点训练领域已实现关键性突破,思元 270 训练版板卡可通过 8 位或 16 位定点运算提供人工智能训练性能,该技术有望成为 AI 芯片发展的重要里程碑。
6.软件开发环境:Cambricon-NeuWare
寒武纪为开发者发布了一套开发环境——Cambricon-NeuWare,其包括应用开发、功能调试、性能调优等在内的一系列工具。
他们这样“玩转”AI 芯片
在去年InfoQ与寒武纪科技的首次接触中,副总裁王在告诉我们:“做企业会面临各种各样的困难,比如人才引进、国际巨头的围剿等等。”有问题就要解决,作为仅有“3 岁”的初创公司,寒武纪科技选择了一种“最靠谱也最难”的方法——持续保持技术上的领先性。
王在说:“在芯片设计这一环节,寒武纪现在非常有幸能够处于一个世界引领的位置。工业上我们不敢这么自大,但是从研发的学术领域以及前沿性上来讲,我们是处于世界上的绝对引领这样一个地位的,国家也对我们寄予厚望,认为这也是一个在未来到来的时候能够跟外国人平起平坐的一个点,甚至能够超越他们。”
目前,寒武纪科技有两条产品线——终端的 IP 授权和云端的服务器芯片。
在终端,以 IP 授权的形式集成于智能手机、智能摄像头等终端的 SoC 芯片中;在云端,以板卡形式面向云数据中心服务器集群,提供智能计算加速功能,是面向深度学习、机器学习的智能处理器,适用于云端推理+训练应用。
Cambricon-1A 于 2016 年 3 月推出,应用于 2017 年 9 月华为麒麟 970 芯片
Cambricon-1H8、Cambricon-1H16 于 2017 年 11 月推出,应用于 2018 年 8 月华为麒麟 980 芯片
Cambricon-1M 于 2017 年 11 月推出
Cambricon-MLU100 及相应板卡产品于 2018 年 5 月推出,联想同步发布了国内首款搭载寒武纪 MLU100 智能处理卡的服务器平台——ThinkSystem SR650,曙光和科大讯飞也发布了基于寒武纪芯片的应用产品;2019 年 8 月金山云新一代云物理机 CMLU1 同样搭载 MLU100 智能处理卡
Cambricon-MLU270(思元 270)及相应板卡产品于 2019 年 6 月推出,思元 270 训练版板卡预计将于今年第四季度投入生产。
总的来说,在过去的几年里,寒武纪科技证明了自己在技术方面的实力。但就目前而言,或许寒武纪科技对于终端客户的开拓并不足够,虽然寒武纪官方表示已经有不少客户正在考虑或已经引入其架构,但时至今日,人们并没有看到更多实际进展。
写在后面
为加快布局 AI 芯片领域,减少对国外芯片的依赖,寒武纪、华为等中国公司不断发力,以应对变幻莫测的 AI 芯片市场。
那么,寒武纪科技是不是成功的?我想答案是肯定的,即使现在的它正面临着巨大的挑战。
Google、Facebook 等巨头想在中国 AI 业务商用上分一块蛋糕,在他们的推动下,市场上也充斥着各式各样来自国外的 AI 芯片架构,这些问题的出现无疑给寒武纪科技带来了不小的冲击。
另外,作为寒武纪科技终端 IP 受用者的华为,一直是寒武纪科技的合作伙伴,然而随着华为海思自研 AI 芯片提上日程,并发布成熟产品麒麟 810 芯片之后,“关系破裂”的两家公司仿佛走到了彼此的对立面,竞争也在所难免。
据了解,目前 AI 芯片领域中,算法、框架以及整套开发工具所占据的比重越来越大。如果没有办法展现出自己的开发体系更具优势,专注于发展 AI 通用计算硬件平台的寒武纪科技,又该怎样改变现有的 AI 计算生态呢?
寒武纪科技作为新创企业,仅仅依靠两三年的发展,客户基础方面想必是有所欠缺的,而且就目前形势来看,一种足够稳定的获利模式,以及一个足够稳定的生态对于寒武纪科技来说显得尤为重要。
随着今年世界人工智能大会的日益临近,寒武纪科技又将如何凭借这个舞台提升自己的市场“可见度”,寻找更多强有力的合作伙伴呢?让我们一起拭目以待。
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