寒武纪发布5款AI处理器，目标是让10亿台设备用上他们的AI芯片

在发布会现场，寒武纪为自己定了两个小目标。

因为完成了1亿美元的A轮融资，寒武纪刷屏了，并成为了AI芯片领域的第一家独角兽企业；紧接着，因为与华为合作推出了全球首款移动端AI芯片“麒麟970”，寒武纪再次刷屏，并让人们看到了其产品和产业化的“冰山一角”。

就在今天下午，该公司举行了成立以来的首场发布会，此次发布会以“智能时代的引领者”为主题。在此次发布会上，寒武纪向人们发布了自己的新品，并公开了自己的未来规划。

5大处理器1大平台，寒武纪要在云端、终端全面部署

在中国科学院计算技术研究所所长孙凝晖等嘉宾致辞之后，寒武纪创始人兼CEO陈天石发表了题为《迈向人工智能的寒武纪》的主题演讲。期间，他向人们展示了公司的下一代AI芯片等一系列产品和未来规划。

在终端上，陈天石展示了三款全新的智能处理器IP，分别是面向低功耗场景视觉应用的“寒武纪1H8”、拥有更广泛通用性和更高性能的“寒武纪1H16”以及面向智能驾驶领域的“寒武纪1M”。

据陈天石现场所说，与寒武纪1A相比，三款新品在功耗、能效比、成本开销等方面进行了优化，性能功耗比再次实现飞跃，适用范围覆盖了图像识别、安防监控、智能驾驶、无人机、语音识别和自然语言处理等各个重点应用领域。

而在云端上，陈天石展示了两款高性能机器学习处理器芯片“寒武纪MLU100”、“寒武纪MLU200”。

据现场介绍，这两款芯片主要针对的是服务器端的智能处理需求，分别针对推理与训练两个用途。值得注意的是，寒武纪还为它们取了一个新的称呼“机器学习处理器（MLU）”，而非我们常见的“神经网络处理器（NPU）”。

此外，寒武纪还带来了一套针对开发者打造的寒武纪人工智能软件平台“Cambricon NeuWare”。这套平台包含了开发、调试、调优三大部分，打造端云一体的优质开发环境，该开发平台构建于寒武纪发明的人工智能专用指令集的基础上，借由该平台，开发者可以非常快速的进行跨平台应用迁移，并且同时为不同性质的云端和终端平台的应用开发奠定坚实基础。

基于这一终端、云端以及软硬件相结合的产业布局，陈天石在现场向人们剖析了寒武纪智能芯片产品的未来路线图——

第一，3年后占有中国高性能智能芯片市场30%的份额；

第二，使全世界10亿台以上的智能终端设备集成有寒武纪终端智能处理器。

AI芯片大战已然打响，而寒武纪眼下要对抗的是时间

对于30%的市场占有率、在10亿台智能终端设备集成寒武纪终端智能处理器这两个“小目标”的制定，陈天石首先表示，人如果没有梦想的话是一定没有未来的。紧接着，他也自信的表示，针对这两个目标，寒武纪跳一跳还是希望的。

此前，寒武纪通过IP授权的形式与华为合作打造了麒麟970，而对于未来的规划，陈天石表示：“我们目前是没有终端芯片的计划的，我们在终端的目标是服务广大的芯片企业，让大家能够很容易的在以前的终端芯片上做一些改动，以配备上智能的能力。”

由此，我们能够了解到，寒武纪所谓“10亿台智能终端设备的处理器集成”中所指的并不是终端芯片的生产，其中也包括了IP授权的形式。

眼下，“AI芯片”的战争已然打响，寒武纪之外，英伟达、英特尔、特斯拉等等都相继公布了自己的AI芯片计划。面对竞争，陈天石表现的游刃有余，尤其是在消费级领域的。他表示，通过IP授权以及麒麟970芯片，基于“背靠大树好乘凉”的原理，与华为达成合作的他们已经走在了前列，并且速度也不慢。

不过，寒武纪也有着自己的“瓶颈”，那就是时间。“我们资金是没有后顾之忧，最大瓶颈是时间，希望能够在最快的时间里拿出最好的产品。”陈天石称。“市场的竞争是激烈的，集成电路技术的发展是非常快速的，只要突破时间限制，不管终端还是云端都会有更大的作为。”

要想解决灵活性和通用性？解决方案并不只有FPGA

纵观当前AI芯片市场，因为算法的多变，拥有“可重复性”这一特性的FPGA成为了各大芯片厂商、云端市场的一个“香饽饽”。对于这一现象，陈天石在现场也发表了自己的见解。

“大家都认为，FPGA具有非常好的可重做的能力，但是，FPGA也有着一些问题，它的能耗不是那么的好，性能功耗比较差。”陈天石表示。

虽说如此，但是当前算法发展非常快速也是一个不可争辩的现实。所以FPGA是否就是当前最适合的框架呢？当然不是。面对灵活性、通用性等要求，陈天石在现场否决了FPGA的唯一性。

他紧接着表示，只需要拥有一个非常强大、完美的指令集，灵活性、通用性的问题就可以迎刃而解。“不管算法如何变化，只要这个应用能够用指令集进行描述的话，就能够在这款处理器上得到高效的支撑。”指令集就如同建房子的砖块，只要准备好，什么房子都可以顺利的进行搭建。

此外，在刚刚落幕的十九大会议上，有人提出了要加强基础研究、应用技术研究。针对国内AI芯片的研究情况和产业发展，陈天石从学术和工业两个角度进行了解读。

在学术上，我国在AI芯片的研究已经算是很早的了。如今，国内外很多同行都已经意识到了基础研究的重要性，意识到为人工智能做专用处理芯片是一件多么重要的事情。与此同时，在工业上，国内有越来越多的芯片公司开始关注人工智能这一块，其中一些是与寒武纪进行合作，还有一些是进行自主研发。

总体来说，论AI芯片发展速度的话，我国与国外是站在同一起跑线的，不管是软件还是在硬件上。所以，未来到底是谁独占鳌头，就看现在谁能够在有限的时间内第一个拿出具备压倒性的的产品。

结语

当前，国内外越来越多的企业开始加入“AI芯片”这一大蓝海，提前为即将到来的“军备竞赛”储存实力、做准备。与此同时，这一竞争也已经上升到了国家层面。

正如陈天石所说，我国在AI芯片的研发上与国外是站在同一起跑线的。时间、成本、产业链等众多因素都是AI芯片产业发展的制约条件，如何更快更好的促进这一行业的发展，我们需要的是多个行业的齐头并进。

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