號稱「民族芯」希望 寒武紀真能叫板英偉達？

今天，市場研究顧問公司Compass Intelligence公布了全球100家AI晶片企業排名，其中，排名第22位的正好是來自中國的中科寒武紀。

前三名為英偉達（Nvidia）、英特爾（Intel）以及恩智浦（NXP）。

在過去一年間，隨著AI晶片話題的逐漸興起、寒武紀AI晶片IP在華為海思麒麟970晶片上的應用，以及最近關於「中國芯」的熱烈討論，讓這家成立僅僅2年的創企蓋上了「民族晶片希望」的光環，各種讚譽不斷，融資和估值也水漲船高。

就在昨天，寒武紀在上海發布了三款從端到雲的晶片產品，分別為一款7nm的處理器IP 1M，以及一款雲端智能晶片MLU100，還有搭載MLU100的雲伺服器板卡，毫不掩飾要叫板英偉達的野心。

那麼，寒武紀晶片目前的市場反響如何？這家成立僅僅2年的創企又是靠什麼獲得一眾資本親睞？在這個日益激烈的市場競爭中，寒武紀想要成為「中國芯」逆襲力量的代表，又還需要邁過幾道坎呢？本文將為你一一解答。

目前國內單一出貨量最多的AI晶片

在某次媒體採訪中，寒武紀執行董事羅韜曾經介紹，寒武紀設立了三條產品線：

1、智能終端處理器IP授權，比如1A、1H、以及昨天推出的1M，可以集成到手機、安防、汽車、可穿戴等終端晶片中。

2、智能雲伺服器晶片，比如昨天發布的MLU100，作為PCIE加速卡插在雲伺服器上；

3、家用智能服務機器人晶片，這條產品線暫時沒有產品發布。

我們先來說說昨天發布的處理器IP Cambricon 1M，這是寒武紀第一條產品線中的第三代IP產品，將採用台積電7nm工藝打造。

據業內人士透露，這款晶片製造代工成本高昂，寒武紀需要投入上億美元規模的資金用於1M的流片，據傳已經簽約打造。

在去年年底的發布會上，寒武紀曾經預告過這款名為「1M」的IP產品，宣稱與1A相比性能提高了10倍以上。

不過那時預告的1M處理器IP主打的是智能駕駛領域，昨天推出的1M則將應用領域拓寬到了智慧型手機、智能音箱、攝像頭、自動駕駛等方面。

此外，根據寒武紀官方數據，1M的int 8（8位運算）效能比高達達5Tops/watt（每瓦5萬億次運算），並且提供了2Tops、4Tops、8Tops三種尺寸的處理器內核，以滿足不同需求。

1M還將支持CNN、RNN、SVM、k-NN等多種深度學習模型與機器學習算法的加速，能夠完成視覺、語音、自然語言處理等任務。

寒武紀的第一代處理器IP：Cambricon 1A可以說是目前最早量產的、出貨量最多的AI晶片IP了。

去年，華為海思的第一款人工智慧手機晶片麒麟970上就集成了寒武紀的1A處理器IP，成為SoC上的NPU神經網絡處理單元。

目前麒麟970已經搭載了在華為Mate 10、P20、榮耀V10這三系列手機產品上，累計出貨量已到了數千萬台。

不過相關人士向智東西透露，華為海思在下半年即將發布的下一代產品（可能是7nm的麒麟980）可能不會採用寒武紀的IP，尚不清楚是自研還是選擇別家。

原因是寒武紀這款IP配套的工具鏈和支持算子不夠成熟，給上層應用的AI開發帶來了難度，某些AI功能（比如直播/短視頻應用中的背景分割）需要數月才能在應用中部署完成。

雲端晶片MLU：現場叫板英偉達

不過，1M並不是昨天寒武紀發布會的主角，寒武紀首款雲端智能晶片Cambricon MLU100才是重點。

同樣是在去年年底的發布會上，寒武紀也曾經預告過這款名為MLU100產品，與它一同出現的還有另一款名為MLU200的雲伺服器處理晶片，前者偏重推理（inference），後者偏重訓練（training）。

不過在昨天的發布會上寒武紀並沒有推出MLU200。

▲寒武紀MLU100參數

▲左：英偉達2016年發布的Tesla P4參數，右：英偉達2017年發布的Tesla V100參數

MLU100給出的參數比較詳細，不過可能是因為不主打訓練，寒武紀並沒有給出32位浮點運算的參數。

寒武紀在發布會現場公布了在R-CNN算法下MLU100與英偉達Tesla V100和英偉達Tesla P4的計算延遲對比，但如果僅從參數上來看，這款晶片對標的主要還是Tesla P4。

Tesla P4是英偉達於2016年推出的GPU，專門面向企業級高性能計算，主打機器學習和雲服務市場；Tesla V100則是英偉達在去年推出的同一系列GPU。

總體來說，MLU100的功耗、純計算峰值性能等方面表現比較優秀，不過內存接口帶寬稍低（MLU100為102.4GB/s，Tesla P4為192GB/s，內存帶寬過小會影響運行時的計算性能），是一款完成度比較高的雲端智能晶片。

一位資深晶片技術高管稱，「雖然稱不上『吊打英偉達』，但也跟英偉達目前的產品處在同一時代。

」

推出了三款產品後，寒武紀CEO陳天石在昨天發出的一封公開信中這樣說道：「期待與全球範圍內的客戶通力合作，將智能播撒到每一台終端，讓整個地球都變得智能。

」

創業兩年，寒武紀憑什麼叫板英偉達？

上文提到，寒武紀設立了三條產品線：智能終端處理器IP授權、智能雲伺服器晶片、以及家用智能服務機器人晶片。

據媒體現場報導，陳天石在發布會上表示，「MLU100的功耗僅為是英偉達同類產品的幾分之一，將會樹立新的行業標杆。

」那麼，創業兩年的寒武紀憑什麼叫板英偉達呢？

這要從寒武紀的淵源說起。

寒武紀，全名中科寒武紀科技有限公司，是中科院計算所孵化的企業。

寒武紀的公司CEO & 聯合創始人為陳天石，另一位聯合創始人為陳雲霽，他是陳天石的哥哥，兩人都是少年天才，從小考進中科大少年班，二十出頭就博士畢業，在中科院計算所當研究員。

兩位陳博士的導師是胡偉武教授，他是龍芯中科總裁，也被稱為「龍芯之父」。

陳雲霽從2002年開始跟隨胡偉武做龍芯CPU，一干就是12年。

有趣的是，現在寒武紀「三年入侵10億終端」的口號與當年龍芯的宣傳口號非常相似。

龍芯CPU是中國第一代國產CPU，其意義可以上升到國家戰略層面。

根據胡偉武教授介紹，目前使用龍芯CPU晶片客戶有500多家。

隨後在2012年，法國國家信息與自動化研究所（Inria）的Olivier Temam教授第一次提出了AI加速器的概念，接著啟動了Olivier Temam教授與兩位陳博士的合作項目DianNao，這也是寒武紀的技術來源。

在陳天石昨天的公開信中也特別提到了與Inria和Olivier Temam教授的合作。

在2013-2015年期間，DianNao項目一共發布了四篇與AI加速器有關論文，包括：深度學習處理器、多片版本的深度學習處理器、攝像頭智能識別處理器、以及通用機器學習處理器。

這四篇論文採用的都是專用邏輯加速的方向，可以理解為針對特定AI算法邏輯進行加速計算，一旦機器學習的算法邏輯改變時，加速器就有可能無法支持。

為了補足這一點，在隨後的2016年，兩位陳博士推出了神經網絡通用指令集DianNaoYu，這也是寒武紀自主研發的神經網絡專用指令集Cambricon ISA的前身。

我們先來科普一下指令集，指令集是一個編碼集合，指的是用一些代碼表達讀、寫等操作，命令計算機做各種運算的一套命令標準。

神經網絡專用指令集能夠針對AI算法提取更細粒度、更底層的編碼集合，比如針對神經網絡計算任務中的某些高頻操作，可以直接提供硬體指令集編碼；與此同時，減少對AI算法性能影響不大的緩存（Cache）體系，提升晶片的性能功耗比等等。

簡單來說，就是把AI計算中的高層功能板塊（比如卷積）分解成低層功能板塊（比如點乘），讓加速器更加靈活地支持不同類型的神經網絡。

2016年3月，北京中科寒武紀科技有限公司註冊成立，陳天石為公司法人，中科院注資1000萬元作為天使輪啟動資金。

基於DianNao項目技術框架，寒武紀又陸續推出了「寒武紀1號」晶片、寒武紀1A處理器IP等產品。

不過注意，這些晶片都是專用指令集處理器（ASIP），比較適合用於人工智慧算法的加速計算，不能替代CPU作為中控晶片，需要和CPU等硬體協同合作。

目前除了寒武紀之外，國內還有一大批創業公司湧入AI晶片領域，包括深鑒科技、地平線、異構智能等。

他們中既有做專用邏輯加速器（ASIC）的，也有做專用指令集處理器（ASIP）的，前者功耗更低、性能更強、但是不夠靈活泛化；後者更加靈活、能支持多種不同神經網絡，但是在性能功耗比上會受到一定限制。

晶片產業路上的競爭和難題

目前，寒武紀在AI晶片市場遇到的對手已經不只是跟它處在同一起跑線的國內外AI晶片創業公司了，各類晶片巨頭也紛紛入局。

比如在伺服器市場稱霸多年的英特爾、比如在AI時代一騎絕塵的英偉達、比如來勢洶洶的高通與賽靈思、又比如推出人工智慧項目Trillium的ARM（英偉達開源的DLA深度學習加速器項目將集成到Trillium框架中，讓廠商能夠打造自己的AI晶片）。

一款晶片產品光看參數，也許都很漂亮，但是圍繞其打造的生態系統卻不是一朝一夕能夠完成的事情，需要大量的技術、人力、財力投入，以及時間的積累。

簡而言之，晶片設計只是開始，可晶片從設計到落地應用是一條漫長的產業鏈，裡面布滿了「坑」。

至少有這樣幾個關鍵環節：

1、從PPT到流片。

從寒武紀本次發布的幾款晶片來看，雲端晶片MLU100選擇了台積電工藝相對成熟的台積電16nm製程工藝，量產應該不成問題。

從現場展示的板卡產品來看，應該已經完成了這個過程。

不過1M處理器IP需要7nm製程工藝，目前市面上還沒有終端SoC晶片使用。

目前全球主流先進的移動終端SoC先進工藝在10nm水平上，下一代有望邁進7nm，但真正有能力做到的也就是蘋果、三星、華為海思這幾家。

如果1M不能和華為繼續IP授權合作，應用落地將會是挺大難題。

2、晶片全產業鏈把控。

對於寒武紀這類創業公司來說，與晶片巨頭相比弱勢的往往不是AI技術、或是AI晶片產品設計，而是圍繞晶片所衍生的一系列軟硬體的開發維護，包括指令集定義、晶片微架構設計、晶片整體設計、相應軟體與工具鏈的開發與維護、晶片運行的作業系統、豐富的函數庫、以及應用程度等等。

3、時間與市場的驗證，這款晶片還需要得到大量用戶的認可才能真正在市場中站住腳，一旦大多數人們認可某款晶片架構、某個指令集，那麼用戶遷移成本就很高，這就是為什麼歷史上曾經有多次「x86革命」想取代x86架構，但都因為得不到廣泛的支持最終以失敗告終，英特爾能夠稱霸PC和伺服器市場多年。

傳新輪融資已落地

最後，我們來說說融資和估值。

寒武紀公司CEO & 聯合創始人 & 實際控制人陳天石是5間與「寒武紀」有關的企業的法人，包括：北京中科寒武紀、上海寒武紀半導體、雄安寒武紀科技、上海寒武紀信息科技北京分公司、以及上海涵武信息科技（2015年成立，已註銷）；此外，陳天石還是蘇州寒武紀信息科技的股東（天眼查顯示投資比例0.1%）以及上海寒武紀信息科技的經理。

這些企業基本都是北京中科寒武紀的全資子公司。

近日有媒體報導稱寒武紀已經接近完成新一輪融資，融後估值20億美元。

業內人士向智東西透露，寒武紀本輪融資已經接近結束，融資共25億人民幣，融後估值24億美元，國家隊背景基金投資入股。

根據公開數據，在2017年年中，寒武紀完成1億美元A輪融資，估值10億美元，國投創業領投，阿里巴巴、聯想創投、國科投資、中科圖靈、元禾原點和涌鏵投資等參投。

以下是目前北京中科寒武紀的占股名單，其中「國投（上海）科技成果轉化創業投資基金企業」和「北京國科瑞華戰略新興產業投資基金」為2018年1月15日新增的。

結語：「中國芯」的逆襲力量，真的能嗎？

中科寒武紀的學術背景、兩位陳博士的導師背景、以及其背後的一系列政策資本關係，都決定了我們不能僅從市場經濟這個單一的角度去解讀這家公司。

寒武紀的一眾合作夥伴們，華為、科大訊飛、中科曙光、聯想等等，都或多或少與寒武紀共享著相同的基因。

在中美貿易關係及中興案例再次刺痛「缺芯」軟肋的當下，中科寒武紀已經成為了我國AI晶片領域一支不可多得的強大力量，與此同時這股力量還在不斷快速發展當中。

不過，在成為「中國芯」逆襲代表之前，本文中提到的這些「坎兒」，還是要逐步邁過，才能穩健發展。