AI晶片獨角獸「寒武紀」開了首場發布會，這裡是它的4個關鍵點

在人工智慧領域，AI 晶片研發商「寒武紀科技」是家明星初創公司。

寒武紀科技為中國科學院計算技術研究所（中科院計算所）背景。

今年 8 月份，成立才 1 年的寒武紀宣布完成 1 億美元 A 輪融資，成為全球 AI 晶片領域第一家獨角獸公司。

寒武紀官網顯示，目前其已流片成功，在 AI 晶片雲端和設備端兩大應用場景上，寒武紀均有產線，即終端 AI 處理器 IP 和雲端高性能 AI 晶片兩大類。

3 款面向設備端的 IP 處理器

2016年，公司發布主打產品寒武紀1A處理器（Cambricon-1A），是一款可商用的深度學習專用處理器。

3 個月後，寒武紀科技帶著今年的 3 款 IP 新品再次公開亮相：分別是寒武紀 1H8、寒武紀 1H16 以及寒武紀 1M。

這三個系列均為 AI 處理器 IP 衍生出來的多個型號。

寒武紀科技 CEO 陳天石告訴36氪，與寒武紀 1A 相比，三款新品在功耗、能效比、成本開銷等方面進行了優化，性能功耗比再次實現飛躍，適用範圍覆蓋了圖像識別、安防監控、智能駕駛、無人機、語音識別和自然語言處理等各個重點應用領域。

具體來說，1H8 主要面向低功耗場景視覺領域，性能功耗相比寒武紀 1A 優出 2.3 倍，有 4 種可選的配置（1T、2T、4T、8T OPS@1GHz），在 2017 Q3 已經上市；

1H16 則主打更高性能、更完備的通用性，在 2017 Q1 已經上市；

1M 處理器則主要面向智能駕駛領域，性能是寒武紀 1A 的10 倍以上。

2 大雲端高性能 AI 晶片

除了面向終端的智能處理器 IP 系列，寒武紀還發布了面向雲端的高性能智能處理器產品線：在本次發布會上首先亮相的是將在 2018 年發布寒武紀 MLU 100 和寒武紀 MLU 200，這兩款晶片均支持伺服器端的推理和訓練需求，但各有所側重，MLU 100 偏重推理，MLU 200 偏重訓練。

值得注意的是，為了區別於之前的神經網絡處理器（NPU），寒武紀將雲端晶片產品線命名為機器學習處理器（MLU），這意味著雲端的處理器已不再局限於深度學習領域的加速，而延展到整個機器學習領域的加速。

當然，圍繞雲端的訓練和推理，業界普遍認為競爭的核心不在單一晶片的層面，而是整個軟硬體生態的搭建。

除了硬體，還有 1 款軟體平台

寒武紀也發布了一款專門為開發者打造的寒武紀人工智慧軟體平台 Cambricon NeuWare，包含開發、調試和調優三大部分。

該平台支持 TensorFlow、Caffe、MXNet 等多種主流機器學習框架。

寒武紀：3 年後，我們的 2 個小目標

陳天石告訴36氪，寒武紀在 3 年之後，實現 2 個小目標：

一是，力爭在 3 年之後占有中國高性能智能晶片市場 30% 的份額

二是，在 3 年之後，讓全世界 10 億台以上的智能終端設備集成寒武紀終端智能處理器；

如果這兩個目標能夠實現，寒武紀將「初步支撐起中國主導的國際智能產業生態」。

人工智慧快速發展、應用，尤其是神經網絡的廣泛應用，對於算力提出了更高的要求，傳統CPU在進行神經網絡運算方面的弊端顯現，AI晶片應用而生，也成為AI領域的熱點。

MarketsandMarkets的數據顯示，2022年，全球深度學習市場的價值將達到172.29億美元，複合增長率65.3％。

由於對運行深度學習算法高計算能力的硬體平台需求的增長，2016年至2022年之間硬體市場增長可觀。