本站原創，作者：章鷹，電子發燒友執行副主編。

2019年，人工智能是最受矚目的領域，從醫療保健到招聘各個行業都在擁抱AI。縱觀全球，盡管軟件和算法演進很快，但硬件和算力的結合卻能使AI的落地場景演進成為可能。在AI市場，全球領先的公司英偉達，已經從游戲、超級計算機到神經網絡的大型計算應用領域建立業界標準，過去的半年中，以寒武紀、華為、阿里巴巴為代表中國軍團對云端AI市場不斷推出新品，對這個領域全球競爭秩序發起了沖擊。

中國云端AI市場，三大廠商密集發布新品上市

2019年6月20日，寒武紀宣布推出第二代云端AI芯片思云270及板卡產品。處理非稀疏深度學習模型的理論峰值性能提升至上一代MLU100的4倍，達到128TOPS（INT8）；同時兼容INT4和INT16運算，理論峰值分別達到256TOPS和64TOPS；支持浮點運算和混合精度運算。

圖：寒武紀思云270芯片。

8月23日，華為正式發布算力最強的AI處理器Ascend910（昇騰910），同時推出了全場景AI計算框架MindSphore。實際測試結果表明，在算力方面，昇騰910完全達到了設計規格，即：半精度（FP16）算力達到256Tera-FLOPS，整數精度（INT8）算力達到512Tera-OPS；重要的是，達到規格算力所需功耗僅310W，明顯低于設計規格的350W。

圖：華為昇騰910現場展示。

9月25日，在杭州云棲大會上，達摩院院長張建鋒現場展示了阿里推出全球最強的AI芯片——含光800。這是一款云端神經網絡處理器，主打推理，重點應用于視覺場景，在業界標準的ResNet-50測試中，含光800推理性能達到78563IPS，比目前業界最好的AI芯片性能高4倍；能效比500IPS/W，是第二名的3.3倍。

圖：云棲大會上達摩院展臺上展出的含光800NPU。

圖：云棲大會上含光800NPU測試評估主動散熱PCIe板卡。

云端AI芯片市場為什么這么熱？

隨著物聯網技術的迅猛發展，全球聯網設備數量呈現爆發式增長，聯網設備的數量在2014年到2020年間的年復合增長率預計將達23.1%，到2020年物聯網設備數量達到501億。IDC預測2020年全球數據總量將突破40ZB，到2025年，全球聯網設備一年產生的數據量達到79.4ZB。在阿里云棲大會上，阿里巴巴董事長張勇提出的公開預測數據顯示，到2025年，全球一年產生的數據將達175ZB，是IDC預測的兩倍。

數據是數字經濟時代的石油，算力是數字經濟時代的發動機，把數據變成石油，其中AI芯片是關鍵。根據ABIResearch的第一份報告“云端AI芯片：市場前景和供應商定位”表示：云端AI推理和訓練所產生的AI芯片市場，預計將從2019年的42億美元增長到2024年的100億美元。終端AI芯片市場也將近80億美元。

與終端AI芯片相比，云端AI芯片通常具有更高的計算能力，更高的功耗，更大的物理占用面積，因此也相對更加昂貴。對于互聯網和云服務商，其自身對于AI芯片需求越大，意味著需要付出的成本更為高昂，這也是阿里巴巴、華為、亞馬遜等公司紛紛自研芯片的初始原因。

三位中國挑戰者的實力展示

到目前為止，云端AI市場一直由英偉達的GPU和英特爾的CPU主導，而現在的它們正面臨著HabanaLabs、高通等公司的挑戰。最近寒武紀、華為和阿里巴巴新品的發布，也正是宣布進入這一高地。

行業權威人士指出，考慮到國內高端人工智能技術的匱乏，人工智能硬件在中國還處于新興產業，市場潛力巨大，2019年，多家公司推出新品，很快與Nvidia展開激烈的競爭，是否能切分蛋糕，實力非常關鍵。

第一、在芯片性能方面，寒武紀“思元270”的性能參數有意向業界標桿英偉達TeslaT4看齊。“思元270”可支持INT16/INT8/INT4等多種定點精度計算，INT16的峰值性能為64Tops（64萬億次運算），INT8為128Tops，INT4為256Tops。

對比TeslaT4，FP16的峰值性能為65Tops，INT8為130Tops，INT4為260Tops。

功耗方面，“思元270”功耗為75w，與TeslaT4持平。

寒武紀在訓練領域的低精度整數運算實現了關鍵性突破，思元270訓練版板卡將可通過8位或16位定點運算提供卓越的人工智能訓練性能，該技術有望成為AI芯片發展的重要里程碑。

第二、華為輪值董事長徐直軍對業界表示：昇騰910總體技術表現超出預期，作為算力最強AI處理器，當之無愧。我們已經把昇騰910用于實際AI訓練任務。比如，在典型的ResNet50網絡的訓練中，昇騰910與MindSpore配合，與現有主流訓練單卡配合TensorFlow相比，顯示出接近2倍的性能提升。

如同手機市場，華為在AI戰略商擺出了挑戰對手的姿態，手機市場上華為自有品牌手機加上自有麒麟芯片技術，把握住5G手機的領先優勢，在AI市場，華為拿出昇騰910+MindSphere的硬件與架構服務組合，還有自主的訓練架構以及整合能力。雖然這個組合在海外市場能否開展業務令人懷疑，但在價格和效能驅動夏，華為在AI市場更有競爭力，特別是智慧城市、自動駕駛車輛、物聯網和之后會醫療等熱門應用上，華為自有技術加上軟硬整合，相信可以啟動更大的市場。

第三、阿里巴巴首席技術官張劍鋒表示，含光800的云端推理能力出眾。1個含光800算力等于10個普通GPU，在業界標準的ResNet-50測試中，峰值性能達到78563IPS，每秒處理7.8萬張圖片，是目前全球最高性能的AI推理芯片，每瓦可以處理500張照片。同樣以推理能力來說，含光800的推理能力是英偉達T4（1721IPS）的五倍，是英偉達P4的46倍，能效比是第二名HabanaLabs的Goya的3.3倍，是寒武紀MLU270的3.5倍。

在現場演示中，杭州城市大腦實時處理主城區的交通視頻，需要40顆傳統的GPU，延時300ms，使用含光800僅需要4顆，延時減低到150ms。在拍立淘商品庫每天新增的10億商品圖片，使用傳統GPU算力識別需要1小時，使用含光800可以縮短至5分鐘。軟硬件協同的極致設計體現了巨大市場前景。

結語

行業專家認為，人工智能將有可能得到規模化使用，大規模新技術會在未來二三十年取得突破。人工智能將給社會提供更多的效率，國家會因為人工智能發生翻天覆地的變化。

面對人工智能帶來的改變，國家自身的發展會取決于這個國家的能力，取決于行業成熟性和算法、算力、基礎設施的提供，比如超級計算機、超大規模的系統等一系列的支撐。作為中國本土云端AI芯片的主要供應商，寒武紀、華為和阿里平頭哥，雖然現在比英偉達的實力還有差距，但在中國巨大的市場潛力和應用帶動下，會有更多可能開發出先進產品，未來如何，讓我們拭目以待。