中国经济导报、中国发展网 记者王晓涛报道

　　11月16日，中国科学院发展规划局公示2019年杰出科技成就奖授奖建议名单，中国科学院计算技术研究所研究的“深度学习处理器体系结构”名列其中。基于这一科技贡献，中科院计算所进一步研制了国际首个深度学习处理器产品寒武纪1A。

　　无独有偶，就在名单公示的两天前，即11月14日，寒武纪在第21届深圳高交会上正式发布了边缘AI系列产品“思元220”（MLU220）芯片及M.2加速卡产品，该芯片的发布标志着寒武纪在云、边、端实现了全方位、立体式的产品覆盖。

　　AI芯片高速成长

　　与中科院计算所渊源颇深的寒武纪公司，是一家专注于AI芯片的创新公司。AI芯片近几年非常火热，仅去年一年，业内就推出了十几款AI芯片。如果将AI专用芯片与通用芯片相比较，不难发现两者各有优劣：通用芯片难以负荷对计算的高要求，AI专用芯片则在可编程性、灵活性上有所欠缺。

　　赛迪研究院日前发布的数据显示，2018年，全球AI芯片市场呈现快速增长趋势，市场规模达到45.3亿美元，增速高达48.5%；中国AI芯片市场依然保持增长，市场规模达到80.8亿元，同比增长50.2%。2018年，中国AI芯片市场占据全球25.9%的市场份额，预计未来几年仍将以超过50%的速度快速增长。

　　边缘计算成为热点

　　在我国5G正式商用后，AI芯片又将扮演怎样的角色呢？事实上，随着5G时代的到来，边缘计算越来越受到关注，越来越多的系统、算法和应用厂商开始投入边缘计算。何谓边缘计算？在“思元220”的发布会上，寒武纪副总裁刘道福解释说，简单来说，边缘计算就是数据在本地进行汇集，比如网关处，在这个交汇点对数据进行计算处理。

　　与数据中心计算和云计算相比，边缘计算具有三个优势：第一，可以大幅降低传输成本，在很多行业，比如能源和工业领域，网络条件并不好，并且通讯基础设施的改造成本很高，因此数据直接在边缘进行处理，处理完的数据直接用于边缘决策，或者有效信息传回云端集中决策，这都可以减少传输成本。第二，可以大幅降低延时，边缘计算往往具有实时的要求，因为要对各种设备进行实时决策，而传统的云计算由于网络延时，很难做到实时。第三，可以保护数据隐私和安全，边缘计算无需将数据或者原始数据传回云端，从而可以大大保护数据的安全和用户隐私，减少数据泄漏九游体育。

　　“在所有边缘计算种类中，人工智能是很核心很重要的一类计算，因为边缘往往和各类传感器相连，而传感器的数据往往是非结构化的，比如视频、图像和语音，很难直接用于控制和决策，因此需要边缘人工智能计算将非结构化的数据结构化，从而用于控制和决策。”刘道福说。

　　据刘道福介绍，从算力的角度看，人工智能计算分为终端、云端和边缘三种：终端的形态为各类IOT设备、智能摄像头，典型算力要求为1~4Tops；云端的典型算力要求为上百Tops；边缘要求的则是高算力和低功耗。

　　“思元220”与众不同

　　“从产品分布来看，现在各类人工智能芯片非常多，但是有一个特点，就是除了高端的云端加速卡，大部分产品的性能都是在4Tops以下，而边缘这种汇集多路数据的场景，需要更强大的算力，市场上性能达到8~30Tops的芯片非常少。”刘道福说，正因如此，赛武纪对于边缘人工智能计算非常重视，专门设计了针对边缘人工智能计算的芯片“思元220”，可以为各种边缘设备提供强大的人工智能算力支撑。

　　“思元220”的特点是低功耗、高算力。刘道福表示，“思元220”的功耗仅为10W，并且支持通过低功耗技术进一步降低功耗，这样可以更好地支持小型化设计，方便边缘部署NineGameSports。“思元220”在10W的功耗下，最大可达到16Tops的8位定点性能；而对于4位定点，“思元220”性能可达到32Tops，“强大的算力，使得边缘节点的智能远不止简单的数据清洗，还可以进行更高级的智能处理”。据了解，“思元220”在前期会以小尺寸算力加速卡的形式在市场上进行推广，此次就同时推出了M.2加速卡。

　　据了解，寒武纪自2018年5月发布第一代云端AI芯片“思元100”及板卡以来，端云一体战略稳步推进，产品研发有序进行，商用落地稳健开展。发布一年多的“思元100”和今年年中发布的“思元270”，已在各种场景广泛应用。此次发布的“思元220”，填补了市场上边缘端加速方案的空白。目前，寒武纪深度学习处理器已应用于华为、曙光、阿里等企业的近亿台手机和服务器中。

　　面对日新月异的AI产业挑战，寒武纪表示，面向未来，针对不同的场景，包括边缘计算、自动驾驶车载计算、训练等场景，寒武纪将持续投资，推出更多的AI处理器，面向全场景持续提供更先进灵活、快速高效、性能卓越的AI算力产品及服务，让AI芯片为各行业助力，让机器更好地理解和服务人类。