据介绍，含光800采用阿里自研芯片架构，通过推理加速等技术，有效解决芯片性能瓶颈问题；集成达摩院算法，针对CNN及视觉算法，深度优化计算、存储密度，提升计算效率，可实现大网络模型在一颗NPU上完成计算；兼容自动化开发工具，支持TensorFlow、Caffe等主流开源框架、多模型动态部署。

阿里表示，在杭州城市大脑中实时处理杭州主城区交通视频中，4颗含光800芯片即可完成目前需要40颗传统GPU完成的任务量，并且延时从300ms降低至150ms，单路视频功耗从2.8W降低到1W。

另外，进行拍立淘10亿张图片识别任务时，所需时间从1小时减少到5分钟，效率提升12倍。其他方面，阿里宣布基于含光800的AI云服务当天正式上线，相比传统GPU算力，性价比提升100%。

甲子光年日前采访了寒武纪CEO陈天石，在这篇专访中陈天石谈到了寒武纪与华为的关系，针对“寒武纪昔日客户华为变最大竞争对手”、“寒武纪现有业务模式或将很快走到尽头”的传闻做了回应。

根据陈天石所说，寒武纪还在服务华为，还有很多事情要做，并不是有些不严谨的报道所说“华为与寒武纪彻底切割”。“基于麒麟系列的芯片的终端产品，软硬件方面我们都在持续服务华为。华为下面还将陆续发布多款集成寒武纪处理器的新机型。我一直非常尊重华为，也感谢与华为的合作，这是双赢的事。”

陈天石表示，“客观讲，寒武纪对AI产业界的贡献有目共睹，是AI芯片的提出者、布道者和实践者。2016年，我们将AI芯片的思想和技术带入华为，持续至今的合作让寒武纪和华为都获得了高速成长。再过十年回头看，我相信我们的合作会成为中国芯片领域的里程碑事件——寒武纪是第一家作出最原始创新（从学术理念到商业产品）的中国集成电路芯片设计公司，而华为是第一家敢吃螃蟹的巨头，敢把地球上从未商业化过的技术用到最核心的手机芯片上。我们对技术的高度前瞻性认知、扎实的工程能力、敢为人先的冒险精神共同造就了寒武纪系列终端AI处理器、麒麟系列AI手机芯片和华为人工智能手机的巨大成功。这是这个时代的奇迹，这种事情，过去真的在中国没有发生过。”

华为在2017年发布了麒麟970处理器，它是首个集成硬件NPU单元的移动AI处理器，使用的是寒武纪1A核心授权，AI运算速度可达1.92TFLOPS。在今年8月底的IFA展会上，华为又发布了麒麟980处理器，首发了双NPU单元，不过麒麟980的AI单元现在还没有揭秘，官方也没有公布具体的性能数据，只是提到了性能比前代大幅提升，其中图形识别速度达到了前代3倍性能。

结合陈天石的表态来看，华为的麒麟980处理器应该还是寒武纪的AI核心授权，之前传闻说是寒武纪最新的1M核心，8位运算能效可达5Tops/W（每瓦特5万亿次），性能是前代水平的10倍以上，现在来看不一定是这个最新的1M核心了，如果真有10倍性能提升，华为自然不会这么沉默。

华为的AI芯片目前只公布昇腾310及昇腾910，未来还会推出更多，不过这两款芯片中昇腾910是明年才能上市的，需要使用高性能7nm工艺，主打数据中心市场，FP16半精度性能256TFLOPS。相比之下，昇腾310规格没那么高，使用的是12nm FFC工艺，但功耗也低了很多，只有8W，主要适用智能手机、智能设备等低功耗产品上。

华为官方日前详细介绍了昇腾310 AI芯片的细节，它使用了华为自研的高效灵活CISC指令集，每个AI核心可以在1个周期内完成4096次MAC计算，其架构代号达芬奇，集成了张量、矢量、标量等多种运算单元，支持多种混合精度计算，支持训练及推理两种场景的数据精度运算。

昇腾310的架构非常灵活，统一架构可以适配多种场景，功耗范围从几十毫瓦到几百瓦，弹性规模增减，并且在每种场景下都能提供最优秀的能耗比。

对于AI人工智能，华为的布局很早，去年的麒麟970就是首个集成NPU单元的手机处理器，浮点性能达到了1.92TFLOPS，今年的麒麟980处理器则首次使用了双NPU架构，AI性能大幅提升，不过截至目前麒麟980的AI架构还没有公布，之前传闻是新一代寒武纪1M IP授权，但还没有证实。

麒麟970/980的AI单元还是终端设备用的，在服务器端华为也被曝准备了“达芬奇”项目，推进自己的AI芯片研发，7月份才有相关爆料，今天华为就正式官宣了，就是昇腾910、昇腾310这两款，有关华为昇腾910、昇腾310两款芯片的性能及架构，大家可以参考上午发的报道。

昇腾910、昇腾310两款芯片发布后，市场分析认为华为进军AI芯片市场，势必要跟NVIDIA、英特尔等公司有竞争，不过华为轮值CEO徐直军在发布会之后的采访否认了这种说法，“市场上的参与者也是欢迎竞争的，至于华为能不能在市场中赢得竞争，就要看华为怎么做了。”

“而且我们不直接向第三方提供芯片，而是提供基于芯片的硬件和云服务，我们和纯芯片厂商没有直接竞争。”

从华为轮值CEO的这番表态中我们可以看出华为在AI芯片上的战略跟手机上的麒麟处理器一样，打造AI/麒麟芯片不会对外出售，而是形成自己的竞争优势，用于自己的智能手机以及未来的AI加速模块、AI服务器、云服务等产品线，从这一点上来说确实跟NVIDIA、英特尔等公司不同。

网民对平头哥这个名字应该不算陌生，这就是非洲一哥蜜獾，虽然个头小，但是蜜獾的战斗精神可以说是天不怕地不怕，哪怕是狮子这种凶猛动物也是不服就干，据说平头哥一辈子只做两件事——第一是干架，第二就是在去干架的路上。

在成立平头哥半导体之前，阿里已经在半导体芯片市场布局了很久，主要以投资、收购为主，马云之前在公开活动中表示过去4年阿里已经投资了5家半导体公司。今年4月20日，阿里公司宣布全资收购中国大陆唯一的自主嵌入式CPU IP公司中天微系统有限公司。

以阿里巴巴的体量和资金，进军半导体行业是好事，不过别期望阿里去投资研发桌面处理器、GPU显卡、超算处理器等高端芯片，阿里在半导体市场的布局主要围绕AI芯片、物联网芯片这些，一方面这些芯片的技术研发难度比高性能芯片低很多，另外AI、IoT物联网也是未来的热门，AI芯片也是微软、谷歌、苹果、亚马逊以及Facebook等公司的研发重点，阿里自然不能错过。

阿里去年成立了达摩院，宣布要在三年内投入1000亿元研发资金，准备招揽100名顶级科学家和研究人员，研究自然语言处理、人机自然交互、量子计算、机器学习、基础算法、芯片技术、传感器技术、嵌入式系统等等前沿科学领域。

在AI芯片方面，麒麟970是第一个集成硬件NPU单元的移动SoC芯片，它使用的是国内初创公司寒武纪的寒武纪1A核心，浮点性能可达1.92TFLOPS，而今年底即将发布的麒麟980处理器被爆将集成更强大的寒武纪1M核心，8位运算运算能效可达5Tops/W（每瓦特5万亿次），号称性能是前代水平的10倍以上。

只不过从长远来看，华为是不会依赖外部的AI核心授权的，走上自研AI芯片只是迟早的事。Theinformation网站昨天爆料称华为内部有个名为Project Da Vinci（达芬奇计划）的项目，目标是研发自己的AI芯片，而且这个项目的级别很高，因为负责管理项目的是华为轮值CEO徐直军，他是华为最高级别的管理层之一，负责公司战略及研发工作，所以这个项目不是海思或者华为终端部门的，而是整个华为公司的战略。

从爆料来看，华为研发的AI芯片不只是用于智能手机，更重要的还是数据中心、服务器等市场，许多人不知道的是华为已经是全球第五大服务器供应商，2017年Q2季度全球份额6.2%，虽然距离第一梯队的惠普企业、Dell/EMC还有较大距离，但是距离份额6.9%、6.2%的的IBM、思科并不远，而且华为还在保持高速增长，未来进入全球服务器市场TOP3并不意外。

在服务器、数据中心AI市场上，现在位居领先地位的是NVIDIA公司，原文就认为华为进军AI芯片市场将对NVIDIA等公司构成激烈竞争，虽然在美国市场上不太可能对NVIDIA产生重大影响，但在中国等市场上，华为的战略有可能对NVIDIA构成重大挑战，而NVIDIA来自中国市场的营收占比达到了23.5%。

根据百度方面的信息，他们从2011年开始就在研究基于FPGA的AI加速器，在数据中心中则开始使用GPU，如今推出的昆仑AI芯片则是集合了多年来在CPU、GPU及FPGA领域研究的所长，迭代了20多次才研发出来的。

昆仑AI芯片除了能计算深度学习算法之外，还可以适配自然语言处理、大规模语音识别、自动驾驶、大规模推荐等终端场景计算要求。百度CEO李彦宏表示昆仑是目前业内设计算力最高的AI芯片。

具体来说，昆仑AI芯片使用三星14nm工艺代生产，内部有成千上万个小核心，30倍性能于FPGA加速器，带宽512GB/s，100W功耗下能带来260TFOPS的AI性能。

260TFLOPS的性能确实不低，此前AI独角兽寒武纪发布的MLU100加速器在80W、100W功耗下分别能提供128TFLOPS、166TFLOPS的性能，NVIDIA的Telsa V100 NVLink版的深度学习性能是125TFLOPS，TDP功耗300W，不过V100是GPU加速AI运算，其本身也是高性能GPU，跟专用的AI芯片还不一样，这里只是比较下AI性能。

很多人对寒武纪公司不了解，不过他们在AI芯片上确实很有实力，陈云霁与陈天石两位博士兄弟前几年靠着几篇高质量学术论文横扫多个AI学术会议最佳论文大奖，他们研发的寒武纪神经网络处理器也成了AI领域的明星，此前推出的寒武纪1A不仅有自家芯片采用，华为麒麟970处理器的AI大脑也是来自寒武纪1A核心。

今年5月初，寒武纪又发布了国内首个用于云端的AI处理器——MLU100，这个处理器使用了台积电的16nm工艺制造，频率1GHz，高性能模式下频率达到了1.3GHz，所以它的性能表现也有两个——平衡模式为128TFLOPS（128万亿次），性能模式下为166.4TFLOPS（166.4万亿次），对应的功耗也有80W、110W，AI性能比目前的GPU加速卡高得多，同时能效更高。

寒武纪公司此前已经完成了多轮融资，估计高达10亿美元。日前寒武纪又宣布了B轮融资，融资额数亿美元，不过没有具体数据。

本轮融资由中国国有资本风险投资基金、国新启迪、国投创业、国新资本联合领投，中金资本、中信证券投资&金石投资、TCL资本、中科院科技成果转化基金跟投，原股东元禾原点、国科投资、阿里巴巴创新投、联想创投、中科图灵继续跟投支持。

B轮融资之后，寒武纪的整体估值高达25亿美元，这个估值在全球AI芯片领域也是领先的。

根据此前资料显示MLU100芯片采用台积电16nm工艺制造，工作频率1-1.3GHz，AI性能在128-166.4TFLOPS之间，比起NVIDIA 16张Tesla V100计算卡的DGX-2服务器 AI算力更高，因而非常适合用于人工智能应用开发上。

ThinkSystem SR650本质上还是一台服务器，搭载两颗Intel Xeon Scalable系列处理器，最高支持3TB 3DS RDIMMs内存，有六条PCI-E槽位，最多可以加装上两块MLU100智能处理计算卡或者是常规加速计算卡。

同时联想为其在软件方面提供相当齐全的解决方案，比如：集中化管理所有服务器与基础架构交付的XClarity Administrator；能快速执行服务器各项任务功能的 Clarity Controller；把Adminstrator功能扩展到云端管理工具的 XClarity Integrator 插件；集中化服务器电源管理的XClarity Energy Manager。

联想还为采用了MLU100智能处理计算卡的ThinkSystem SR650服务器做了一系列的基准性能测试，共获得了37项世界纪录，同时还针对其在人工智能领域上进行系统、应用上的专项优化，更好地满足客户需求。

不过这并不是寒武纪AI计算卡的唯一客户，中科曙光更是宣布了性能更强大的服务器产品PHANERON，该服务器将可以最多支持10块MLU 100计算卡，可以提供高达832TFLOPS半精度浮点性能，以及1.66PLOPS浮点性能。随着人工智能的深入研究与民用化，可见寒武纪AI芯片的使用即将迎来爆发期。

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