其中MLU100采用寒武紀最新的MLUv01架構和TSMC 16nm的先進工藝，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128萬億次定點運算，高性能模式下的等效理論峰值速度更可達每秒166.4萬億次定點運算，堪稱性能怪獸。
聯(lián)想也推出了基于Cambricon MLU100智能處理卡的ThinkSystem SR650，打破了37項服務器基準測試的世界記錄。
在中美科技貿易摩擦這個時間點，作為中國AI芯片的獨角獸公司，寒武紀推出的新品可謂給國人對芯片產業(yè)的疑慮打了一劑強心針。
從云端智能芯片 MLU100的推出，我們不難看出，寒武紀正在履行其此前所說的“由端到云”的發(fā)展策略。
去年年末，寒武紀CEO陳天石曾提出“3年占領10億智能AI終端，占領中國AI云端高性能芯片1/3市場”的目標，在今天的發(fā)布會前，也有媒體就寒武紀的“由端入云”的計劃對陳天石進行了的采訪。我們從其的回應中，可以看出寒武紀對端和云的認知。
以下內容摘選自：新智元
新智元：“2018年，寒武紀由端入云”，寒武紀為什么要由端入云?端和云分別有哪些重要性?AI的處理哪些放在云端，哪些放在終端?
陳天石：端側的智能處理是非常重要的，因為端可以最快速的響應用戶的需求，能以非常低的功耗、非常低的成本、非常小的延遲，幫助用戶理解圖像、視頻、語音和文本。但是，云側的智能處理可以把很多端的信息匯聚在一起。比如，在一個城市中有大量的攝像頭，如果想要知道一個特定的物體在多個攝像頭間的運動軌跡，就需要在云側進行智能處理。
另外，終端的數據量有限，只能根據單個用戶的數據對機器學習模型進行微調。而云可以看到大量用戶的數據。因此，云端的智能處理在數據方面有其不可替代的巨大優(yōu)勢，可以利用海量數據，訓練出非常強大的模型。
新智元：請您解釋一下“端云一體”。為什么、怎樣做到端云一體?目前是不是所有AI芯片廠商都仍然端是端，云是云?端云一體是必然的趨勢嗎?
陳天石：過去大部分芯片廠商都是主攻端(例如ARM)，或者主攻云(例如Intel)。兩者兼顧的很少，因為端云的任務生態(tài)都區(qū)別比較大。但是智能時代，我們認為這個局面會被全面打破，因為端和云的AI任務是一體的，編程和使用的生態(tài)也是一致的。作為一個通用機器學習芯片的廠商，寒武紀就是要端云結合，共同推動生態(tài)。
如陳天石所說，相比終端，云在智能處理在數據方面有著不可替代的巨大優(yōu)勢，端云一體也將是必然趨勢。
事實上，近來，提出端云一體的并非只有寒武紀一家，在去年九月份，華為在推出全球首款人工智能芯片970時，華為消費者業(yè)務CEO余承東也表示，“未來的智慧終端想要不斷的發(fā)展，相應的人工智能體系一定既要充分發(fā)揮終端自身的能力和價值，也要結合大數據和云技術帶來的海量信息、服務和超強計算力，人工智能在未來終端上的實現(xiàn)必須通過端云協(xié)同，這也是我們當前戰(zhàn)略布局的重點。”而華為也在麒麟970中融入了端云結合的技術，用來在執(zhí)行提高效率的情況下，提升終端本地數據的安全性。
此外，大唐電信，紫光集團等國有芯片企業(yè)也都紛紛打出了“芯-端-云”、“從芯到云”的戰(zhàn)略。似乎在不到一年的時間，芯片，終端和云端就有了密不可分的關系，但不難看出，這與國家加快重科技發(fā)展戰(zhàn)略方針是高度吻合的。
雖然在中興被美國制裁后，我國在科技實力“過度依賴”的弊端被暴露無遺。國家也重新強調了要加強核心技術自主研發(fā)的步伐。但5G，物聯(lián)網，大數據，云計算，人工智能等移動創(chuàng)新技術早已經成為發(fā)展的重中之重。
2016年我國開啟了5G技術研發(fā)試驗，而華為在2014年就已經加入到5G的研發(fā)中;
2012年初，工信部頒布了中國的第一個物聯(lián)網五年規(guī)劃——《物聯(lián)網“十二五”發(fā)展規(guī)劃》;
而人工智能，大數據以及云計算的研究則更早。如今，多項創(chuàng)新技術已經處于高度相輔相成的狀態(tài)：大數據為云計算，人工智能提供數據支持，反過來，云計算人工智能又為其他技術附能。所以，接下來可以預見的將是，高新技術企業(yè)想要借助國家政策的東風，在越來越重視核心技術的環(huán)境中謀求壯大，與云結合將成為必然趨勢。
京公網安備 11010502049343號