武漢ai晶元演算法

❶ 演算法公司角逐AI晶元，商業化之難如何破

二月初，AI晶元投資回暖。2月25日，成立100天的GPU晶元公司摩爾線程宣布融資數十億元，摩爾線程由前英偉達全球副總裁、中國區總經理張建中創立，其融資信息剛發布立刻在業界發酵。2月11日，另一家GPU晶元的創業公司登臨科技宣布完成了A+輪融資，首款GPU+人工智慧處理器已成功回片通過測試，開始客戶送樣。

與此同時，另一陣營的AI演算法公司紛紛提速AI晶元商業化進程。2月18日，網路在年度財報會上首次披露AI晶元的進展情況，加上此前其AI晶元將單獨運作進行正與IDG等進行融資談判的消息被媒體傳出，網路AI晶元的商業化被猜提速。2月9日，由做了二十餘年演算法余凱其創立的AI晶元公司地平線，宣布完成3.5億美元的C3輪融資、其自動駕駛晶元今年出貨量將突破100萬片。也是在最近，另外一家AI演算法公司依圖科技將推出第二顆AI晶元消息，也被傳出，而其上市招股書顯示，募集資金中有23億將用於新一代晶元的研發以及生態布局。

❷ AI晶元，中國的AI技術在世界上是怎樣的水平

從去年開始，人工智慧再次迎來了發展歷史上的「大年」，資本、人才競相追逐，企業、應用遍地開花。但隨之而來的質疑聲音也不斷增多：中國AI技術在國際上處於什麼水平？大火的AI背後究竟有多少泡沫？AI高速發展的人才短板如何補齊？我們所擔憂的倫理、隱私安全會不會被突破防線？

資料圖 來源：中新網

針對AI行業存在的人才缺口問題，李春平認為，從人才培養上來說，目前人工智慧只屬於計算機科學中的一個學科部分，短期內人才培養要達到行業需求還有一段距離。他同時也指出，包括清華大學在內的高校正在加大培養力度，學生的理論素質和工程能力也很不錯。

劉剛則認為，目前人才的培養還很難適應行業發展的需求。「我們的教育總是滯後於產業，往往是產業走在前面，需要哪些知識和人才再反饋回高校，然後學校再培養。這就造成了現在很多人工智慧企業在擴張過程中必須兼並公司才能獲得人才。但也能看到，高校正在加強這方面的規劃，可以預見的是相關人才會很快填補市場空缺。」

除了人工智慧領域的人才缺口，人工智慧可能帶來的就業、隱私保護等問題也是業界關注的焦點。劉剛指出，每次出現技術變革的時候，人們都會思考這個問題，尤其是AI的發展最終會導致失業的說法更是增加了人們的恐懼。「我認為沒必要過多擔心。」他進一步舉例說，農業時代的人口其實很少，20世紀50年代後人口爆發，但那時候技術也在飛快進步，所以人口增長和技術進步其實是正相關的關系。再比如，機械製造出現以後，也有人擔心這會使人變懶退化，但實際上也沒有。「這裡面可以總結出來的規律是技術的出現不會使人喪失勞動能力，因為我們有更多時間去從事更高級別的活動。」

李春平則認為，人工智慧和大數據結合較為緊密，涉及到信息安全和隱私保護，在這些領域也需要制定一些相應的法律法規來予以約束，確保技術能夠得以正確利用。

❸ ai晶元是根據大數據的運算結果專門製取的晶元嗎

ai晶元包括的范圍很廣，對於大數據處理的話是有多種演算法的，ai晶元可以將其中的一種或者幾種做成硬體加速，從而提升相關的處理能力。傳統的cpu裡面有復雜的控制和跳轉控制部分，所以專門用於數據處理的邏輯相對如果ai的晶元多。

❹ 全球首發7nm！寒武紀AI晶元：算力恐怖

寒武紀創始人接受采訪時曾說過：「很多同行想去做上層的解決方案，但我們不會做應用層，我們只做好基礎系統軟體讓大家可以在我們上面開發好應用。」以此為指導思想，寒武紀有個原則：能讓的都讓出去，能不做的就不做，不碰客戶的核心利益。同時，寒武紀確立了雲邊端產品策略，以中立的方式與客戶共贏。

A股市場需要更多和寒武紀一樣的公司，一同構建硬實力。從開放的角度看，A股市場也需要更多像寒武紀一樣以中立生態為目標的公司，這樣才能逐步打破生態牆。

寒武紀 科技 的第三代IP產品「寒武紀1M」，全球首個採用台積電7nm工藝製造，能耗比達到5Tops/W，即每瓦特5萬億次運算，並提供2Tops、4Tops、8Tops三種規模的處理器核，滿足不同場景、不同量級的AI處理需求，並支持多核互聯。

寒武紀1M處理器延續了前兩代IP產品寒武紀1H/1A卓越的完備性，單個處理器核即可支持CNN、RNN、SOM等多樣化的深度學習模型，更進一步支持SVM、k-NN、k-Means、決策樹等經典機器學習演算法，支持本地訓練，為視覺、語音、自然語言處理以及各類經典的機器學習任務提供靈活高效的計算平台，可廣泛應用於智能手機、智能音箱、智能攝像頭、智能駕駛等領域。

從技術層面上來講：

寒武紀ai晶元曾經應用於華為麒麟970、980的cpu，而這兩代CPU也是在市場奠定麒麟地位的功勛之作，據了解，之前華為自己一直想做ai晶元，但是由於技術不成熟，所以轉而選擇寒武紀的晶元，等到3年之後，華為達芬奇架構成熟了，才選擇了自己的晶元。從這個背景來看，能讓華為選擇，並且領先華為2年的晶元，應該還是真的領先的。

11月6日，中科院孵化的寒武紀 科技 有限公司發布了全球新一代AI晶元：面向低功耗場景視覺應用的寒武紀1H8、擁有更廣泛通用性和更高性能的寒武紀1H16，以及可用於終端人工智慧產品的寒武紀1M

❺ 余凱離開百度2年半造出兩顆AI晶元落地三大場景是真的嗎

12月20日消息，今天嵌入式AI創企地平線發布其首款嵌入式人工智慧視覺晶元——「征程」1.0處理器和「旭日」1.0處理器，面向智能駕駛和智能攝像頭，並落地智能駕駛、智慧城市、智能商業三大場景。至此，歷時兩年半，地平線的「晶元夢」塵埃落定。

在會後的采訪中，地平線創始人&CEO余凱表示，這兩款晶元都是基於高斯架構，針對不同場景的兩個封裝，並在今年成功流片，而且走的是量產流片，但並沒有表明具體的量產量。該晶元具備低功耗、高性能、低延遲三個特點，通過「晶元+演算法」面向三大場景提供解決方案。此外，地平線的晶元架構演進更快，明年會推出伯努利架構的晶元。

地平線由前網路研究院副院長、網路深度學習實驗室主任余凱於2015年7月創辦，致力於面向B端提供完整的嵌入式人工智慧解決方案。前不久地平線剛剛完成由英特爾領頭的近億美元A+輪融資，目前投資方包括英特爾、紅杉資本、高瓴資本、晨興資本、金沙江創投、創新工場等。

一、從演算法出發 定義晶元

地平線做AI晶元這件事可以追溯到2015年5月，當余凱從網路離開時，就談到創業要做「AI晶元」，主要面向智能駕駛和智能家居領域。

結語：火熱的AI晶元行業

近期，隨著華為麒麟970晶元、蘋果A11晶元、高通845晶元等的發布，推動著AI晶元不斷走向火熱，也使AI晶元、端智能成為未來發展的趨勢。AI晶元的火熱也催生了地平線、寒武紀、深鑒科技、啟英泰倫等一批創業公司走向前台，成為時代的「弄潮兒」。

隨著AI的發展，端側智能的需求越來越多，將一些簡單、實時、涉及隱私的需求放在本地去做計算，更加及時、穩定、安全的滿足行業或用戶的需求已是一種趨勢。智東西(公眾號:dxcom)圍繞智能晶元產業已累計進行了近30篇重磅報道，AI晶元快速發展正成為人工智慧產業落地的一大助推引擎。

而各家的發展也使AI晶元呈現不同的路徑，比如高通845晶元走的是一種相對「溫和」的通用路線，深鑒科技的FPGA（現場可編程門陣列）晶元，地平線此番發布的則屬於ASIC專用晶元。

此次地平線推出的嵌入式視覺AI晶元以及解決方案再一次推動AI晶元，使更多的設備智能化，推進AI晶元在智能駕駛、智慧城市、以及智慧商業等場景的落地。

但是從落地場景來看仍是幾個競爭激烈的場景，以智能攝像頭的應用為例，主要一個就是安防領域，在這方面有安防巨頭海康威視、大華等，也有獨角獸計算機視覺公司商湯科技、Face++等，包括晶元領域的深鑒科技等都在圍繞攝像頭等安防場景進行布局，競爭尤為激烈。

如何快速落地場景，如何發現更新的落地場景和商業模式，都是地平線接下來面臨的問題。

❻ ai晶元是什麼

AI晶元也被稱為AI加速器或計算卡，即專門用於處理人工智慧應用中的大量計算任務的模塊（其他非計算任務仍由CPU負責）。當前，AI晶元主要分為 GPU 、FPGA 、ASIC。

原理

AI的許多數據處理涉及矩陣乘法和加法。大量並行工作的GPU提供了一種廉價的方法，但缺點是更高的功率。具有內置DSP模塊和本地存儲器的FPGA更節能，但它們通常更昂貴。
AI晶元該使用什麼方法原理去實現，仍然眾說紛紜，這是新技術的特 點，探索階段百花齊放，這也與深度學習等演算法模型的研發並未成熟有關，即AI的基礎理論方面仍然存在很大空白。這是指導晶元如何設計的基本前提。因此，集中在如何更好的適應已有的數據流式處理模式進行的晶元優化設計。
技術手段方面AI市場的第一顆晶元包括現成的CPU，GPU，FPGA和DSP的各種組合。雖然新設計正在由諸如英特爾、谷歌、英偉達、高通，以及IBM等公司開發，但還不清楚哪家的方法會勝出。似乎至少需要一個CPU來控制這些系統，但是當流數據並行化時，就會需要各種類型的協處理器。 

❼ 監控器上面的AI核晶元和20核晶元哪個好

AI核晶元好。
目前AI晶元的主要用於語音識別、自然語言處理、圖像處理等大量使用AI演算法的領域，通過晶元加速提高演算法效率。AI晶元的主要任務是矩陣或向量的乘法、加法，然後配合一些除法、指數等演算法。AI演算法在圖像識別等領域，常用的是CNN卷積網路，一個成熟的AI演算法，就是大量的卷積、殘差網路、全連接等類型的計算，本質是乘法和加法。

❽ 武漢北大青鳥分享AI（人工智慧）到底是什麼

天天都從各種渠道聽到AI(人工智慧)，那麼AI到底是何方神聖呢?雖然很多人知道有AI這么個東西，其實大部分都是只知道這么個名字而已。
可是想學AI，怎麼可以不知道AI到底是什麼呢?你說是不嘛。
所以，武漢計算機學校http://www.kmbdqn.cn/今天就來說說到底什麼是AI!先來簡單介紹一下吧~AI是ArtificialIntelligence的首字母縮寫，就是人工智慧~下面咱們就直接說人工智慧吧!「人工智慧」一詞最初是在1956年Dartmouth學會上提出的。
從那以後，研究者們發展了眾多理論和原理，人工智慧的概念也隨之擴展。
人工智慧(ArtificialIntelligence)，英文縮寫為AI。
它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。
人工智慧的核心就是機器學習，其應用遍及人工智慧的各個領域。
是不是感覺好高大上，順便還有點懵。
啥?機器學習?機器都會學習了那還得了!機器學習是使計算機具有智能的根本途徑，通過演算法讓機器學會學習~除了機器學習，你還得了解用於數據科學中的python編程、用於數據科學的統計學知識、需要學習的數學知識、學習盡可能多的原理知識。
要想從事AI行業，你除了懂得機器學習和深度學習之外，你至少得懂一門編程，比如python，java。
不信你可以去招聘網站上面看看哦~所以程序員轉行人工智慧還是有一定的優勢呢!但是仍然要學習很多東西...嗯，就這樣想，學習使我快樂!!你現在有木有知道AI(人工智慧)到底是什麼啦?總之，AI現在對我們生活影響越來越大咯!

❾ 號稱中國最大AI單晶元，有何特色競爭力到底如何

中國最大AI單晶元邃思2.0在上海正式發布。

這款晶元面向AI雲端訓練，尺寸為57.5毫米×57.5毫米（面積為3306mm2），達到了晶元採用的日月光2.5D封裝的極限，與上代產品一樣採用格羅方德12nm工藝，單精度FP32算力為40TFLOPS，單精度張量TF32算力為160TFLOPS，整數精度INT8算力為320TOPS。

3.個人觀點

這是我國生產出來的最大優秀的晶元，我們應該感到自豪，並且給予最大的支持，雖然晶元不是世界上最頂尖的晶元，但是也可以和世界的其他晶元抗衡。

大家有什麼不一樣的看法歡迎留言評論，謝謝大家。

❿ 「東數西算」的智慧大腦！26座城市搶建智算中心

智東西（公眾號：dxcom）

作者 | 楊暢

編輯 | 李水青

智東西2月25日消息，近日，「東數西算」國家項目正式啟動，為數據中心產業帶來了重要利好信號。（《 歷史 時刻！「東數西算」國家工程全面啟動》）

作為數據中心中領域的一顆「明珠」，智算中心也引起行業關注。

一般認為，智算中心全稱是人工智慧計算中心，主要是為人工智慧（AI）應用提供所需算力服務、數據服務和演算法服務，由AI晶元和算力機組等設備組成，與雲計算中心、超算中心有一定區別。企業和研究機構可以依託智算中心提供的強大算力，驅動AI模型進行數據深度加工，實現AI應用創新。

「東數西算」國家項目強調在京津冀、長三角、成渝等八大樞紐間建設算力網路，支持全國各地日益增長的算力需求。而沿著這張算力網路「地圖」，我們發現智算中心已經「遍地開花」。

細數過來，從2021年到2022年開年，全國有不下20座城市建成或正在建智算中心，智算中心數量達到27個，而其中位於八大樞紐的就有12個，接近50%。

「東數西算」工程國家算力樞紐節點范圍內的智算中心

那麼具體有哪些城市在建設或者規劃建設智算中心？「東數西算」工程會對智算中心帶來什麼樣的影響？各地智算中心項目建設進度如何？可能會對當地AI產業有何影響？

智東西通過調查2021年以來各地規劃、建設和建成的智算中心，並與業內人士交流，來與大家一起探討這些問題。

據智東西統計，從2021年1月1日到2022年2月15日，全國共有至少26個城市在推動或剛剛完成當地智算中心的建設，這些城市中既有省會城市，例如南京、西安，也有非省會城市，像許昌、青島。

其中，不少城市已經在本地建設了像大數據中心、雲計算中心、國家超算中心等信息基礎設施。不過這些中心並不能替代智算中心，它們之間的功能存在差異——像雲計算中心，主要是提供雲服務，超算中心主要為科學研究提供超算服務，智算中心則主要是為企業和科研院所提供普惠AI算力服務。

此外，中信所《人工智慧計算中心發展白皮書（2021）》中指出，智算中心借鑒了超級計算（高性能計算）中心和雲計算數據中心大規模並行計算和數據處理的技術架構，但它是以AI專用晶元為計算算力底座的。上述三類中心的軟體和業務架構不一樣，不過雲數據中心和超算中心也可以通過延展建設，來對外提供智能算力。

據我們統計，2021年，全國建成並投入運營或試運營的智算中心有8個，分別是武漢人工智慧計算中心、合肥先進計算中心、南京智能計算中心、中國電信京津冀大數據智能算力中心、浙江（長三角）新一代全功能智能超算中心、西安未來人工智慧計算中心、中原人工智慧計算中心、哈爾濱人工智慧先進計算中心，投運時間分別是5月、6月、7月、8月、9月、9月、10月和12月。這些智算中心中大部分都有二期建設規劃。

截至目前，2021年和2022年各地投入運營的智算中心情況

一些智算中心並沒有直接用「智算中心」或「人工智慧計算中心」命名，而是採用「先進計算中心」或「智能超算中心」的命名方式，但它們也提供智能算力，所以也可以算作智算中心，例如合肥先進計算中心和浙江（長三角）新一代全功能智能超算中心。

不同智算中心的測算算力時採用的算力測試基準有所差別，使用算力單位略有不同，但是無論是「1 P OpS」、「1 PFLOPS FP16」、「1 Petaflops」還是「1 P」，都相當於每秒可進行一千萬億次運算。

2022年開年以來，國內已經有一個新投運的智算中心，是位於上海的商湯 科技 人工智慧計算中心。

很多城市是正在建設智算中心，從2021年1月1日到2022年2月15日，全國共有至少18個城市簽約、開工、招標、計劃建設智算中心項目，其中已經宣布開工建設的至少有6個城市，分別是合肥、慶陽、大連、沈陽、深圳、長沙。

截至目前，2021年和2022年各地規劃或已經開始建設的智算中心情況

對比2021年之前的各地智算中心建設情況來看，2020年之前的智算中心項目更少一些。不過，部分2021年開工建成的智算中心其實在2020年就已經立項招標和預研規劃，比如武漢人工智慧計算中心項目。

智算中心並不是2021年才有的新類型數據中心，我國較早建成的智算中心還有深圳鵬城雲腦、曠視蕪湖AI超算中心等。2018年，鵬城雲腦I初步建成並上線運行，算力達到100 PFLOPS（1 PFLOPS相當於每秒運算能力為一千萬億次）。

從全國智算中心的地理位置分布來看，目前，東部、中部和西部都有省市在部署智算中心。作為數據中心的一種，各地的智算中心建設規劃難免會受到「東數西算」政策的影響。

特別是國家發改委等部門在《全國一體化大數據中心協同創新體系算力樞紐實施方案》等文件中指出：「原則上，對於在國家樞紐節點之外新建的數據中心，地方政府不得給予土地、財稅等方面的優惠政策。」智算中心作為各地政府主導的項目，極有可能受到影響，但是並不一定會大批向西部地區遷移。因為智算中心主要面向AI相關產業，這些業務對於網路通信的要求也比較高，在這方面，東部地區略有優勢。

中科曙光高級副總裁任京暘告訴智東西，「東數西算」工程會促進智算中心的發展，預計在全國一體化算力網路國家樞紐節點建設中，規劃的數據中心項目會配置一定規模的智能算力，有些項目還可能是直接以智算中心的形態出現。

另外，從這些智算中心公布的算力規模情況來看， 100P算力是很多智算中心的起步目標 。

一般認為，100P大約相當於5萬台高性能電腦的算力。拿科研場景為例，天文學家在20萬顆天體的星空圖中要定位某種特徵星體，如果算力不夠，耗時可能要超100天，如果擁有100P算力，定位星體所需時間僅為100秒。

任京暘說，一般智算中心提到的100P是指FP16或INT16，即半精度算力，就現階段而言，以100P起步，能實現比較大的規模效益。

從需求角度看，智算中心作為城市級公共算力平台，要滿足區域內政府、企業、高校等各類用戶的算力需求，起步規模不宜過小，否則無法支撐類似大模型訓練等大算力需求，也不足以發揮集約共享的規模效益。

任京暘補充道，從投資角度看，智算中心發展尚處於初期階段，建設、運營、應用與生態建設等投入較大，需要結合地方財政承受能力做出合理評估，根據實際需求進行適度的超前部署。

大部分智算中心都是分期建設的，建成一期，就可以投入運營一期，後期再根據運行情況和產業發展需求進行二期、三期建設。

例如武漢人工智慧計算中心，該智算中心在2021年5月完成了一期項目建設工作，並開始為企業提供AI算力，但很快飽和了。於是，武漢人工智慧計算中心又進行了二期項目擴容工作，將算力規模從100P擴容到200P。武漢人工智慧計算中心相關負責人在接受媒體采訪時說，現在二期算力也接近飽和，隨著准備進行進一步的算力擴容工作。

武漢人工智慧計算中心

根據各智算中心的數據，至少數百家企業已經簽約智算中心，例如武漢人工智慧計算中心已經為多家高校和科研院所、100多家企業提供算力，南京智能計算中心已經吸引超40家產學研機構入駐。

一個智算中心可以同時支撐的產業場景很多，例如自動駕駛、智慧醫療、智慧城市、智慧交通、智慧礦山、智能製造等等，主要看當地的需求，一般都是為了支撐當地的優勢產業更好發展。比如，青島靠近海域，其人工智慧計算中心招標文件就有提到青島人工智慧計算中心要支撐青島優勢產業集群，比如智能家居、智能製造等產業智能化持續領先，並著重強調支撐當地智慧海洋經濟的發展。

上述智算中心都並不局限於支撐單一產業。不過，也有一些城市選擇建設針對性更強的智算中心，像山西晉城建設了專門面向煤炭行業的智算中心（智能礦山創新實驗室創新成果&計算中心）。該智算中心由華為、晉能控股等企業參與建設，主要是為推動山西煤礦智能化建設。

智能礦山創新實驗室創新成果&計算中心

在智算中心建設過程中，市政和建築設計企業背後的AI和ICT企業是重要角色，例如曙光、華為、浪潮、騰訊、商湯 科技 等企業。

在 探索 智算中心過程中，作為計算領域的頭部玩家曙光提出了「5A級」智算中心建設方案，從開放、融合、綠色、普惠、服務五個方面，進行智算中心相關的實踐和 探索 。目前，曙光5A級智算中心已在廣東珠海、安徽合肥、浙江桐鄉等地陸續落成，其江蘇崑山等地的智算中心也進入建設階段。

合肥先進計算中心

曙光智算中心會採用兼容多種晶元、演算法、模型等的多元協作方式以實現多元算力提供。例如曙光參建的合肥先進計算中心不僅能提供智能算力，還能提供高性能計算所需算力。在降低智算中心、數據中心能耗方面，曙光研發有浸沒式相變液冷技術，可使智算中心的PUE值降至1.04到1.05。

華為應該是比較早嘗試智算中心的企業，而且也是參與各地智算中心建設最多的企業之一。華為升騰計算業務總裁許映童曾在2021世界人工智慧大會期間透露，華為希望在2021年內啟動超20個智算中心建設。

包括「鵬城雲腦II」、「武漢人工智慧計算中心」在內的幾個華為承建的智算中心項目幾乎都是使用華為的Atlas 900 AI集群架構，來實現AI算力供給的。Atlas 900 AI集群架構是由數千顆升騰910 AI處理器構成，其總算力達到256P 1024 PFLOPS FP16。

鵬城雲腦

浪潮在智算中心方面也有多年的研究，無論是智算中心運行過程中算力生產、算力聚合、算力調度還是算力釋放環節，浪潮都分別有相應的技術和軟硬體支撐。南京智能計算中心就是採用了浪潮AI伺服器算力機組和寒武紀思元270和思元290智能晶元及加速卡。

南京智能計算中心

作為數據中心行業的重要玩家，騰訊將其在數據中心方面的 探索 應用在了智算中心建設中，像騰訊智慧產業長三角（合肥）智算中心建設中就用到了騰訊第四代T-Block等高端模塊化技術，支持項目快速交付。騰訊第四代T-Block等高端模塊化技術就是將IT、空調等數據中心的各個功能模塊化，以實現按需靈活配置。

商湯 科技 是從2018年開始進行人工智慧計算中心預研工作的，2020年7月開始商湯 科技 人工智慧計算中心建設工作。2022年1月24日，商湯 科技 人工智慧計算中心啟動運營。商湯 科技 人工智慧計算中心的峰值算力高達3740 Petaflops，這背後包含了商湯 科技 的多種技術突破，包括高性能計算、分布式調度、硬體/軟體協同設計等。

商湯 科技 人工智慧計算中心

我們通過調查2021年以來建設和建成的智算中心，發現越來越多的城市已經開始了智算中心建設。這體現了各地對於AI產業的重視。從一些現有的智算中心建設工期來看，一般一期建設大概時間在半年到一年不等，今年可能會有更多在建的智算中心建成並投運。另外，「東數西算」工程也會對新的智算中心的規劃、建設產生多重影響。

目前參與智算中心建設的企業相對有限，隨著各地對智算中心建設需求的增加以及一些新玩家加入，智算中心領域玩家可能會面臨更激烈的競爭。