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华为对美国按下暂停键:Mate 20不会进入美国市场
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失去华为,芯片巨兽寒武纪如何冲击科创板

与此前瞄准中国智能手机市场、发布自主研发麒麟芯片一样,华为这次瞄准了人工智能芯片领域。10月10日,华为高调宣布人工智能战略,发布全栈全场景AI解决方案,并发布两款人工智能芯片——昇腾910、昇腾310。业界认为这是华为正式吹响全面自研芯片的号角。此前,华为主打人工智能的两款芯片——麒麟970芯片、麒麟980芯片都与人工智能公司寒武纪科技(以下简称“寒武纪”)进行合作,芯片中植入了寒武纪的IP。如今,华为公布自己的人工智能战略后,一时间,“客户变竞争对手”,光环环绕的芯片初创公司寒武纪也陷入了争议。业内人士对《中国经营报》记者表示,对于寒武纪是否产生影响或许得看两家企业的具体合同。目前,行业的现状是越来越多的企业加入到人工智能芯片领域。半导体行业资深分析师王树一在接受《中国经营报》记者采访时表示,对人工智能初创公司而言,这两年将是重要的考验期。一方面资本市场转冷,融资变难;另外一方面,初创企业需要在系统公司自研与传统芯片巨头加速的夹缝中去寻找生存空间。把产品落地,考验的不是技术能力,而是产品工程化能力以及对市场机会的把握能力。合作伙伴生变数寒武纪会失去华为这个客户吗?业界观点不一。寒武纪创始人兼CEO陈天石回应,寒武纪和华为就算同时做,也都有自己的空间。就像安卓阵营和苹果阵营,都有自己存在的价值。陈天石认为,华为和寒武纪目前主要产品瞄准的市场并不完全相同。从技术角度看,华为发布的峰值性能16T的昇腾310和寒武纪今年5月发布的已进入量产的峰值性能128T的MLU100没有竞争,因为两者瞄准场景不同——昇腾310是边缘端,而寒武纪的MLU100是云端。但市场不乏观点认为,此后华为麒麟900系列处理器或未来的处理器很快将集成自家的昇腾IP而非寒武纪的NPU,将减少与寒武纪的合作。集邦咨询拓昇产业研究院分析师姚嘉洋说道,华为的自有IP是锁定云端服务与网络边缘运算领域,至少在功耗表现上和寒武纪的产品有一段差距。“智能手机加了AI功能对处理器在功耗表现上会有更多的挑战,消费者并不希望产品功能越强功耗越高,所以,在不影响功耗的情况下,功能变强、性能提升、加入AI功能对处理器是有挑战的。”手机等行动装置运算(移动端)的IP必须要在极低的功耗下,发挥出笔记本电脑的性能表现(更强的性能表现),这有一定的开发难度。因此,姚嘉洋认为短期内,寒武纪所受影响较小,但不排除未来华为在移动运算领域采用自有IP的可能性。一位华为芯片研发的内部人士向本报记者透露:“之后(华为)应该都会用自研架构,不会用寒武纪的了。”就上述情况,记者向华为方面询问,但截至发稿时,对方未作回复。事件的另一方,寒武纪副总裁刘道福则向本报记者表示,目前两家企业的合作仍在持续推进,对于未来的合作信息不方便透露。但其表示,寒武纪坚持做自己的方向,很高兴看到有更多的厂商加入进来,寒武纪的优势是做的早、有端机一体的生态支撑,AI芯片的市场很大,容得下这么多玩家。华为轮值董事长徐直军在接受媒体采访时也表示:“一个企业不可能拥有一个完整供应链,华为两款AI芯片也不可能完全自己研发,不可能不依赖于第三方和合作伙伴。”对于一款芯片的研发,由于工艺制程已经到了7nm,设计的复杂性往往会让设计厂商自主研发核心的IP,同时也采购第三方的IP,保证自主研发可控的前提下也能够更快效率推出芯片。巨头抢滩从服务器到智能手机、电脑、半导体,华为一次次在市场上崭露头角,影响市场格局发生变化,逐步与国际巨头比肩竞争,如今,华为发布的人工智战略也被外界给予厚望。

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【电工电气网】讯  5月3日,智能芯片公司寒武纪科技在上海举办了2018产品发布会。会上,寒武纪正式发布了多个最新一代终端IP产品——采用7nm工艺的终端芯片Cambricon
1M、首款云端智能芯片MLU100及搭载了MLU100的云端智能处理计算卡。  在人工智能技术的发展过程中,神经网络正不断迈向更深、更复杂的方向,而硬件则正朝着机器学习任务处理专用的道路前进。目前,国内已出现十余家人工智能芯片公司,而寒武纪是其中的佼佼者。作为全球唯一一家AI芯片独角兽,寒武纪于2016年诞生于中国科学院计算技术研究所,并率先推出了商用化的深度学习专用处理器NPU(神经网络处理器)。  其实,寒武纪科技的产品早已进入普通用户的手中。去年10月,华为发布了搭载全球首款“人工智能处理器”麒麟970的手机Mate
10系列(以及其后发布的华为P20、荣耀V10系列等),其芯片架构中就包含了寒武纪的Cambricon-1A神经网络处理器。1A也由此成为了全球首个成功商用的深度学习处理器IP产品。  寒武纪的智能处理器主要针对于人工智能领域计算机视觉、语音识别等方面的任务,面向智能手机、安防监控、可穿戴设备、无人机和智能驾驶等各类应用。据称,其专为神经网络任务优化的架构可以使其达到传统四核CPU25倍以上的性能。  与此前仅面向终端设备的芯片IP不同,本次发布会上,寒武纪推出的芯片不仅性能更强大,而且还出现了面向云端服务器等专业应用场景的产品。  第三代终端芯片:寒武纪1M  首先是终端处理器部分。今天发布的寒武纪1M是这家公司的第三代机器学习专用芯片,其性能超越此前广泛使用的寒武纪1A十倍。去年11月6日,寒武纪在北京举行了公司成立以来的首场发布会,陈天石在会上披露了1M处理器的发展计划。  在本次发布会上,寒武纪1M处理器的具体参数终于展示在人们的眼前。1M使用TSMC
7nm工艺生产,其8位运算效能比达5Tops/watt(每瓦5万亿次运算)。寒武纪提供了三种尺寸的处理器内核(2Tops/4Tops/8Tops)以满足不同场景下不同量级智能处理的需求,寒武纪称,用户还可以通过多核互联进一步提高处理效能。  寒武纪1M处理器延续了前两代IP产品(1H/1A)的完备性,可支持CNN、RNN、SOM等多种深度学习模型,此次又进一步支持了SVM、k-NN、k-Means、决策树等经典机器学习算法的加速。这款芯片支持帮助终端设备进行本地训练,可为视觉、语音、自然语言处理等任务提供高效计算平台。“这意味着使用1M的设备可以根据用户行为对应用进行个性化定制,”陈天石表示。“本地训练同时也解决了用户数据隐私的问题。它是全球第一款支持本地机器学习训练的智能处理器产品。”据悉,该产品可应用于智能手机、智能音箱、摄像头、自动驾驶等不同领域。  首款云端智能芯片:MLU
100  在去年11月份的发布会上,陈天石展示了服务器级AI处理器MLU系列的发展计划,寒武纪希望将自己的产品从神经网络加速拓展到机器学习,以及更多任务中。本次发布的又一大重点就是首次亮相的Cambricon
MLU
100云端AI芯片,以及以此为基础的云端智能处理计算卡。“在三年前,我们就开始了两颗测试芯片的研发了。我们时刻准备着将自己的产品放入云端。”陈天石表示。今天推出的产品正是寒武纪稳步推进的成果。  MLU100采用寒武纪最新的MLUv01架构和TSMC
16nm工艺,可工作在平衡模式(主频1Ghz)和高性能模式(1.3GHz)主频下,等效理论峰值速度则分别可以达到128万亿次定点运算/166.4万亿次定点运算,而其功耗为80w/110w。与寒武纪系列的终端处理器相同,MLU100云端芯片具有很高的通用性,可支持各类深度学习和常用机器学习算法。可满足计算机视觉、语音、自然语言处理和数据挖掘等多种云处理任务。搭载这款芯片的板卡使用了PCIe接口。  在发布会上,寒武纪的合作伙伴们展示了基于寒武纪芯片的部分应用方案。其中联想推出了基于Cambricon
MLU100的服务器ThinkSystem
SR650。该产品为2U2路机架式规格,支持两个MLU100智能处理器计算卡。这款服务器打破了37项服务器基准测试的世界纪录。  中科曙光也在发布会上推出了基于Cambricon
MLU100的服务器产品系列“PHANERON”。这款服务器可支持2-10块寒武纪MLU处理卡,面向多种智能应用任务。其中PHANERON-10集成了10块寒武纪人工智能处理单元,可以为人工智能训练应用提供832T半精度浮点运算能力,在推理时提供1.66P整数运算能力。中科曙光表示,新一代服务器可以在典型场景下将能效提升30倍以上。  科大讯飞也在发布会上披露了与寒武纪的深度合作研发项目。  正如MLU的系列命名所示,寒武纪希望把旗下芯片的应用范围由神经网络(Neural
network)扩展到机器学习(Machine
Learning)的加速任务上。由于IP授权的方式利润空间有限,进军云端市场或许是寒武纪作为新一代芯片公司发展的必然道路。  寒武纪表示,旗下的终端和云端产品均原生支持寒武纪NeuWare软件工具链,可以方便用户进行智能应用的开发、迁移和调优。陈天石表示,寒武纪科技创立的初衷就是要让全世界都能用上智能处理器。寒武纪本次提出了“端云协作”的理念,这次发布的MLU100芯片可以和此前寒武纪1A/1H/1M系列终端处理器进行适配,协同完成复杂的智能处理任务。  至此,寒武纪已经形成了覆盖智能终端设备、自动驾驶以及云端服务器的AI智能芯片IP产品线。“寒武纪未来计划发布自己的编程语言,”陈天石说道,“我们希望自己的合作伙伴能够基于这套软件系统发布自己的产品。”  机器之心专访了寒武纪科技的创始人和CEO陈天石,他就一些我们感兴趣的话题进行了解答。  机器之心:相对市场上已有的同类芯片,新的产品(MLU100)在设计上具备哪些优势?  陈天石:MLU100是寒武纪公司长期积累的成果,基于Cambricon指令集,在机器学习领域适用面广。而且得益于寒武纪在微结构方面的创新,达到了最高每秒166.4万亿次定点运算的峰值。  机器之心:针对新一代芯片,寒武纪是否会推出相关软件API,和完整的解决方案?  陈天石:寒武纪公司从2016年起,逐步推出了寒武纪NeuWare软件工具链,实现对tensorflow、caffe和mxnet的API兼容,并同时提供了寒武纪专门的高性库,可以方便地进行智能应用的开发,迁移和调优。目前,由于寒武纪在终端的广泛应用,已经有不少客户在寒武纪NeuWare之上构建了他们的应用。  机器之心:有关产品定位的问题,您认为新的芯片会对目前已有的市场产生冲击,还是会开拓出新的市场?直接对标的同类产品是什么?  陈天石:寒武纪相信智能是一个快速增长的市场,我们愿意和全世界的同行实现合作共赢。  机器之心:寒武纪在2018年选择了“由端入云”的发展方向,是出于什么样的思考?以及如何看待云端计算的发展趋势?  陈天石:端侧的智能处理是非常重要的,因为端可以最快速的响应用户的需求,能以非常低的功耗、非常低的成本、非常小的延迟,帮助用户理解图像、视频、语音和文本。但是,云侧的智能处理可以把很多端的信息汇聚在一起。比如,在一个城市中有大量的摄像头,如果想要知道一个特定的物体在多个摄像头间的运动轨迹,就需要在云侧进行智能处理。  另外,终端的数据量有限,只能根据单个用户的数据对机器学习模型进行微调。而云可以看到大量用户的数据。因此,云端的智能处理在数据方面有其不可替代的巨大优势,可以利用海量数据,训练出非常强大的模型。  机器之心:寒武纪的产品线更新战略是什么样的,多久推出一代新的芯片?  陈天石:寒武纪公司有着一支高效、执行力强的研发队伍,以及一个稳定的技术路线图,会以较快的速度不断推出新的产品满足市场的需求。寒武纪2017年11月发布终端IP产品1A和1H的时候,就预告了今年5月份的新IP产品1M,和云端MLU100芯片。  机器之心:我们能否期待下一代消费级NPU的消息?  陈天石:我们通常不称自己是NPU,因为Neural
Processing Unit把应用面限定在神经网络上。事实上,寒武纪做的是MLU(Machine
Learning
Unit),各种机器学习算法(包括神经网络深度学习,也包括多种传统机器学习算法)都能很好地支持。在终端,寒武纪这次发布了IP产品1M,前所未有的具备本地的训练能力,这给终端用户个性化、定制化、适配化的智能服务提供了应借鉴支撑。1M的PPA也有很大的进步,可以达到5Tops/W。  机器之心:寒武纪的新一代芯片(MLU
100)在推出之后将与哪些公司展开合作?  陈天石:这次发布会上,曙光和联想都推出了基于寒武纪的云服务器新产品。我们也在深入同各大云计算企业深入合作。

澳门新莆京娱乐网站k,文/古泉君

疫情没有让市场关上大门,又一家独角兽开始了上市的进程。

北京证监会官网2月28日晚间公布,2019年12月5日,中科寒武纪与中信证券签署A股上市辅导协议,将开启科创板发行上市的进程。

普遍认为,如果寒武纪成功登陆科创板,将成为毫无悬念的“AI芯片第一股”。

成立于2016年的寒武纪,在去年就已经有关于上市的风声传出。

2019年3月,科大讯飞董事长刘庆峰在近日举办的“科大讯飞AI新品媒体品鉴会”上表示,公司所投资的寒武纪等企业正在积极探讨登陆科创板可能性。

不过,随后寒武纪在接受经济观察报的采访时表示,“变成公众公司的计划都没有,更不要说IPO了,和科创板更是距离十万八千里。”

但是寒武纪随后的工商信息变更显然是在为IPO作准备。

2019年11月29日,寒武纪公司名称从“北京中科寒武纪科技有限公司”变更为“中科寒武纪科技股份有限公司”,企业类型从“有限责任公司”变更为“其他股份有限公司”,这是为了符合《证券法》上市的相关规定。

天眼查数据显示,寒武纪成立以来共进行过五轮融资,最近一次的是2019年9月,投资方为东方产融招银国际资本和利资本,融资金额暂未披露。

而公开融资额最高的是B轮。2018年6月,寒武纪宣布获得数亿美元B轮,投后整体估值达25亿美元,投资方包括中科院旗下基金、科大讯飞、国投创业、阿里等。

在过去的几轮融资中,国字号背景的投资方居多,寒武纪也被视为AI芯片的“国家队”。

技术立业

寒武纪是典型的“技术立业”。首席科学家、CEO陈云霁、陈天石兄弟均毕业于中国科技大学“少年班”,博士毕业于中科院计算所,博士期间,陈云霁的研究方向是芯片,陈天石主要做人工智能,人工智能加芯片,也就有了后来的寒武纪。

2015年,早在寒武纪成立之前,还在中科院的陈氏兄弟,就主导研发了世界首款深度学习专用处理器原型芯片,这也是寒武纪公司名字的由来。同时,公司的数千万元天使轮融资也来自中科院。

除了陈氏兄弟,寒武纪的主要创始团队也有中国首款通用MIPS架构CPU“龙芯”的研发和设计经验。

寒武纪主攻的是人工智能芯片,这是一个相对于传统芯片的概念。目前,AI芯片主要是指GPU、FPGA、ASIC等AI加速芯片,主要用于解决人工智能庞大的算力需求。

目前,AI芯片的主要应用场景为云计算数据中心与边缘计算,后者包括摄像头IPC、自动驾驶、手机的Soc等等。

过去几年,寒武纪也发布了一系列相关产品。而让寒武纪名声大震的,是2016年发布的1A处理器,这款芯片号称是世界上首款商用深度学习专用处理器,而华为之后在其Soc上搭载的正是这一方案。

最近一次发布则是2019年11月14日,寒武纪发布了边缘AI系列产品思元220芯片及M.2加速卡产品。

这是寒武纪首款面向边缘智能计算领域的AI芯片,据官方介绍,思元220芯片采用了最新一代智能处理器MLUv02,实现最大32TOPS算力,而功耗仅10瓦。

专用集成电路由于其“专用性”,是投入比较大、商用风险比较高的一种芯片种类,需要针对专门的应用场景定制,同时寒武纪也是专精于AI芯片这一种类,并未涉猎CPU、GPU等通用芯片。

寒武纪目前采用的产品模式也是“授权+成品”两条腿走路,前者类似ARM,将AI芯片的IP授权给下游厂商,比如最知名的合作伙伴华为;后者则是寒武纪自己设计,找代工方生产后自行销售。

“专精”的回报与风险

提到寒武纪,不得不提的就是华为。

2017年,华为推出了新一代移动处理器麒麟970,主打AI性能,其搭载的NPUIP,就是来自寒武纪;次年的麒麟980,依然选择了寒武纪合作,Mate10、Mate20、P20等旗舰机,均搭载了寒武纪的NPU,而这些机器的出货量都是千万级别的。

得益于华为庞大的出货量,寒武纪也名利双收。

事情在2018年起了变化。

2018年10月,华为在全连接大会上,发布了昇腾910、昇腾310两款AI芯片,其采用的是华为自研的AI架构“达芬奇”,而非寒武纪的方案。

对此,陈天石在接受采访时表示,华为的达芬奇计划,我是看到外媒报道才知道的。但其实这件事是在意料之中:“如果华为这样有能力、有平台的巨头都不打算自研AI芯片,只能说明AI芯片还不够重要”。

他认为,华为发布的昇腾310和寒武纪的MLU100没有竞争,因为两者场景不同——前者主要是边缘端,而后者是云端,峰值性能也不同。

到了2019年的6月,华为发布的nova5搭载了华为最新的中端移动处理器——麒麟810,这是首款采用华为自研达芬奇架构的手机AI芯片,而不是过去的合作伙伴寒武纪。

而年底的旗舰平台麒麟990,依然采用的是达芬奇架构,其在AIBenchMark上的跑分达到了麒麟980的476%,这也被视作华为技术成功脱离供应商的信号。

艾瑞咨询的报告显示,“仅从搭载麒麟970手机出货量来看,若授权费为5美元/片,则超过4000万台手机出货量为寒武纪带来约2亿美元的收入。”

行业认为,华为是寒武纪最大的收入来源。

华为毫无疑问是大客户,也让市场对寒武纪前景有了一丝疑虑。为了打消这样的看法,这家创业公司就必须拿出过硬的技术实力。

此外,除了华为,寒武纪也有很多有钱有实力的竞争对手,比如寒武纪的投资方之一阿里巴巴,就在2018年成立了“平头哥半导体有限公司”,整合了中天微系统有限公司和达摩院自研芯片业务。

2019年7月,阿里巴巴集团副总裁戚肖宁宣布,平头哥首颗端智能芯片玄铁910发布,采用RISC-V架构,采用12nm制程,主频2.5GHz,7.1Coremark/MHZ,性能两说,但其瞄准的端+云的市场,是与寒武纪高度重合的。

除此之外,百度、Google等互联网巨头都已经高调入局AI芯片,虽然应用场景或许各有侧重,但英伟达、英特尔、AMD等传统芯片大厂是不可能放过这一市场的。

值得注意的是,在市场调研机构CompassIntelligence2018年发布的AIChipsetIndexTOP24榜单中,英伟达高居第一,华为海思排名12位,而寒武纪则是第23位。

AI芯片的市场有着非常可观的前景。根据ABI的报告,云端AI推理与训练服务应用市场,将在2024年将从2019年的42亿美元成长至100亿美元,这是一片寸土必争的战场。

如你所见,排名前列的厂商,都是互联网巨头或是硬件大厂,对于寒武纪这样的“专才”,艾瑞曾在报告中揭示过一些可能存在的风险。

半导体行业有两种制造模式,一套是自己完成设计到封装的全过程,一种是制作设计,交给代工方生产,而寒武纪自然属于后者,代工厂掌握着制程工艺和生产能力,对上游厂商有着较强的议价权;

同时,芯片设计企业也有着自己的上游EDA工具,设计公司反过来对上游的议价权也不高,夹缝中求生存。

另外,芯片行业追求的是规模效应,流片成本居高不下的情况下,就需要庞大的出货量来维持利润和成本的屏更,这个数量级至少是千万。

而华为是寒武纪的最大客户,自立山头后,对于出货量的影响是显而易见的。

完成IPO后,寒武纪就有更多的资本可以投入研发,这对于寒武纪这样的技术立业的公司来说至关重要,如何摆脱大客户离开的影响,如何开拓更多的市场,如何应对技术的迭代等等,都是摆在眼前的问题。

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