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293人工智能浪潮的推動下，AI相關產業的商用場景正逐步大規模落地，基于AI技術的三大支柱：“算法＋大數據＋計算能力”智能應用已成為計算機最主要的負載之一。我國在用戶數據方面擁有數量的先天優勢，但面對有限的規模、結構固定、能耗受限的硬件制約下，如何用AI芯片處理海量的并不斷演進的深度學習算法呢？跟隨OFweek編輯一起來看看各大科技巨頭們研發的AI芯片吧。（排名按首字母順序排列）
1.含光800
2019年的杭州云棲大會上，達摩院院長張建鋒現場展示了這款全球最強的 AI芯片——含光800。在業界標準的 ResNet－50 測試中，含光 800 推理性能達到 78563 IPS，比目前業界最好的 AI 芯片性能高 4 倍；能效比500 IPS／W，一個含光800的算力相當于10個GPU。
目前，含光800已經實現了大規模應用于阿里巴巴集團內多個場景，例如視頻圖像識別／分類／搜索、城市大腦等，未來還可應用于醫療影像、自動駕駛等領域。以杭州城市大腦實時處理1000路視頻為例，過去使用GPU需要40塊，延時為300ms，單路視頻功耗2．8W；使用含光800僅需4塊，延時150ms，單路視頻功耗1W。
2.Graphcore IPU
總部位于英國布里斯托的Graphcore公司日前推出了一款稱為智能處理單元（IPU）的新型AI加速處理器。芯片本身，即IPU處理器，是迄今為止最復雜的處理器芯片：它在一個16納米芯片上有幾乎240億個晶體管，每個芯片提供125 teraFLOPS運算能力。一個標準4U機箱中可插入8張卡，卡間通過IPU鏈路互連。8張卡中的IPU可以作為一個處理器元件工作，提供兩個petaFLOPS的運算能力。與芯片在CPU和GPU中的存在形式不同，它為機器智能提供了更高效的處理平臺。
Graphcore公司于2016年啟動風險投資計劃，并在2018年12月的最后一輪融資中募集了2億美元。基于其17億美元的公司估值，Graphcore已成為西方半導體界的唯一“獨角獸”。它的投資者們包括戴爾、博世、寶馬、微軟和三星。
3.Inferentia芯片
2019年，亞馬遜的云服務業務AWS在其發布會AWS re：Invent上帶來了高性能機器學習加速芯片Inferentia。據了解，AWS Inferentia 是一個由 AWS 定制設計的機器學習推理芯片，旨在以極低成本交付高吞吐量、低延遲推理性能。該芯片將支持 TensorFlow、Apache MXNet 和 PyTorch 深度學習框架以及使用 onNX 格式的模型。
每個 AWS Inferentia 芯片都能在低功率下支持高達 128 TOPS（每秒數萬億次運行）的性能，從而為每個 EC2 實例啟用多個芯片。AWS Inferentia 支持 FP16、BF16 和 INT8 數據類型。此外，Inferentia 可以采用 32 位訓練模型，并使用 BFloat16 以 16 位模型的速度運行該模型。與EC4上的常規Nvidia G4實例相比，借助Inferentia，AWS可提供更低的延遲和三倍的吞吐量，且每次推理成本降低40％。
4.昆侖芯片
2019年尾聲，百度宣布首款AI芯片昆侖已經完成研發，將由三星代工生產。該芯片使用的是三星14nm工藝技術，封裝解決方案采用的是I－Cube TM。
據悉，昆侖AI芯片提供512Gbps的內存帶寬，在150瓦的功率下實現260TOPS的處理能力，能支持語音，圖像，NLP等不同的算法模型，其中ERNIE模型的性能是T4GPU的三倍以上，兼容百度飛槳等主流深度學習框架。該款芯片主要用于云計算和邊緣計算，預計在2020年初實現量產，
5.Nervana NNP 芯片
2019 英特爾人工智能峰會，英特爾推出面向訓練 （NNP－T1000） 和面向推理 （NNP－I1000） 的英特爾 Nervana 神經網絡處理器 （NNP）。據了解，Nervana NNP－T 代號 Spring Crest，采用了臺積電的 16nm FF＋ 制程工藝，擁有 270 億個晶體管，硅片面積 680 平方毫米，能夠支持 TensorFlow、PaddlePaddle、PYTORCH 訓練框架，也支持 C＋＋ 深度學習軟件庫和編譯器 nGraph。
Nervana NNP－I，代號為 Spring Hill，是一款專門用于大型數據中心的推理芯片。這款芯片是基于 10nm 技術和 Ice Lake 內核打造的，打造地點是以色列的 Haifa ，Intel 號稱它能夠利用最小的能量來處理高負載的工作，它在 ResNet50 的效率可達 4．8TOPs／W，功率范圍在 10W 到 50W 之間。
6.Orin芯片
2019年NVIDIA GTC中國大會中英偉達發布了全新的軟件定義自動駕駛平臺——NVIDIA DRIVE AGX Orin，該平臺內置全新Orin系統級芯片，由170億個晶體管組成。
Orin系統級芯片集成了NVIDIA新一代GPU架構和Arm Hercules CPU內核以及全新深度學習和計算機視覺加速器，每秒可運行200萬億次計算，幾乎是NVIDIA上一代Xavier系統級芯片性能的7倍。此外，Orin可處理在自動駕駛汽車和機器人中同時運行的大量應用和深度神經網絡，并且達到了ISO 26262 ASIL－D等系統安全標準。
7.邃思DTU
由騰訊領投、融資累計超過 6 億元的 AI 芯片公司燧原科技，在2019年發布會中推出自主研發的首款 AI 訓練芯片“邃思 DTU”。
據了解邃思DTU采用格羅方德12nm FinFET工藝，480平方毫米主芯片上承載141億個晶體管，實現2．5D高級立體封裝，據稱單卡單精度算力為業界第一，達20TFLOPS，首次支持混合精度，半精度及混合精度下算力達80TFLOPS，最大功耗僅225W。
邃思芯片基于可重構芯片的設計理念，其計算核心包含 32 個通用可擴展神經元處理器（SIP），每 8 個 SIP 組合成 4 個可擴展智能計算群（SIC）。SIC 之間通過 HBM 實現高速互聯，通過片上調度算法，數據在遷移中完成計算，實現了 SIP 利用率最大化。
8.思元220芯片
寒武紀在第21屆高交會正式發布邊緣AI系列產品思元220（MLU220）芯片及M．2加速卡產品，標志寒武紀在云、邊、端實現了全方位、立體式的覆蓋。
思元220芯片采用了寒武紀在處理器架構領域的一系列創新性技術，其架構為寒武紀最新一代智能處理器MLUv02，實現最大32TOPS（INT4）算力，而功耗僅10W，可提供16／8／4位可配置的定點運算。作為通用處理器，支持各類深度學習技術，支持多模態智能處理（視覺、語音和自然語言處理），應用領域廣泛，客戶可以根據實際應用靈活的選擇運算類型來獲得卓越的人工智能推理性能。
9.昇騰910
2019年8月，華為在深圳總部發布AI處理器Ascend 910（昇騰910），據華為發布的參數顯示，昇騰910是一款具有超高算力的AI處理器，其最大功耗為310W，華為自研的達芬奇架構大大提升了其能效比。八位整數精度（INT8）下的性能達到512TOPS，16位浮點數（FP16）下的性能達到256 TFLOPS。
作為一款高集成度的片上系統（SoC），除了基于達芬奇架構的AI核外，昇騰910還集成了多個CPU、DVPP和任務調度器（Task Scheduler），因而具有自我管理能力，可以充分發揮其高算力的優勢。
昇騰910集成了HCCS、PCIe 4．0和RoCE v2接口，為構建橫向擴展（Scale Out）和縱向擴展（Scale Up）系統提供了靈活高效的方法。HCCS是華為自研的高速互聯接口，片內RoCE可用于節點間直接互聯。最新的PCIe 4．0的吞吐量比上一代提升一倍。
10.征程二代
2019世界人工智能大會中，人工智能芯片初創公司地平線正式宣布量產中國首款車規級人工智能芯片——征程二代，并且獲得五個國家市場客戶的前裝定點項目。
據介紹，征程二代于今年初流片成功，搭載地平線自主創新研發的高性能計算架構BPU2．0（Brain Processing Unit），可提供超過4TOPS的等效算力，典型功耗僅2瓦，滿足AEC－Q100標準，算力利用率超過90％，每TOPS算力可以處理的幀數可達同等算力GPU的10倍以上，識別精度超過99％，延遲少于100毫秒，多任務模式下可以同時跑超過60個分類任務，每秒鐘識別目標數可以超過2000個。
此次地平線率先推出首款車規級AI芯片不僅實現了中國車規級AI芯片量產零的突破，也補齊了國內自動駕駛產業生態建設的關鍵環節。
小結
目前通過CPU／GPU處理人工神經網絡效率低下，谷歌大腦需要1．6萬個CPU核跑數天方能完成貓臉識別訓練；AIpha GO與李世石下棋時用了1000個CPU和200個GPU，AI芯片的發展是第三次AI浪潮中極為明顯的趨勢，算法已滲透到云服務器和智能手機的方方面面，未來每臺計算機可能都需要一個專門的深度學習處理器。
