本文摘要： CNN、RNN、SOM 等多种深度自学模型，1M还反对 SVM、k-NN、k-Means、决策树等经典机器学习算法。

CNN、RNN、SOM 等多种深度自学模型，1M还反对 SVM、k-NN、k-Means、决策树等经典机器学习算法。还有值得一提的是，1M性能打破已被普遍用于1A的十倍，性能的提高使其反对终端设备展开本地训练，可为视觉、语音、自然语言处置等任务获取高效计算出来平台，将应用于智能手机、智能音箱、摄像头、自动驾驶等领域。

陈天石回应：“1M是全球第一款反对本地机器学习训练的智能处理器产品，这意味著用于 1M 的设备可以根据用户不道德对应用于展开个性化自定义。”至于产品的明确落地，陈天石回应配备1H的产品的终端今年不会公布，更好的信息目前嗣后不方便透漏。

不过寒武纪最先的投资方科大讯飞在发布会上讲解了其余寒武纪深度合作的项目。据介绍，一小时的语音数据在一个传统处理器上展开智能应用于处置，必须一万小时才能已完成，因此科大讯飞仍然在追踪人工智能专用芯片的前沿进展。2014年科大讯飞就开始与寒武纪的早期研究团队开始交流涉及语音算法在处理器上的构建，并在2016年的天使轮投资寒武纪，2017年开始在寒武纪芯片上展开应用于测试。

发布会上科大讯飞透露的测试结果显示，寒武纪处理器在语音智能处置的能耗效率领先竞争对手云端GPU方案5倍以上，语音本地辨识准确率相对于传统处理器也有9.8%的提高。寒武纪首款云端智能芯片MLU100首款云端智能芯片MLU 100公布，能否对标英伟达？比起1M的发售，陈天石与其导师陈国良联合公布的寒武纪首款云端智能芯片Cambricon MLU100才是本次发布会的焦点。陈天石回应，三年前我们就开始了两颗芯片的研发，我们时刻打算着将寒武纪的产品放进云端。

理解，MLU100使用寒武纪近期的MLUv01架构和TSMC 16nm工艺，可工作在均衡模式（1GHz主频）和高性能模式（1.3GHz主频），均衡模式下等效理论峰值速度约每秒128万亿次定点运算，高性能模式下等效理论峰值速度约每秒166.4万亿次定点运算，但典型板级功耗为80瓦，峰值功耗不多达110瓦。陈天石还回应，与寒武纪系列终端处理器一样，MLU100云端芯片也沿袭了寒武纪产品通用性的特点，反对各类深度自学和经典机器学习算法，符合视觉、语音、自然语言处置、经典数据挖掘等领域简单场景下（如大数据量、多任务、多模态、较低延时、高通量）的云端智能处置市场需求。今天发布会上，配备MLU100的板卡也一起亮相，该板卡用于PCIe模块，外形设计启发来自于寒武纪地质时代的远古海洋生物三叶虫，以黑色、蓝色居多色调。基于MLU100智能处置卡，误解发售了ThinkSystem SR650，该云端智能服务器将承托误解客户在机器学习/VDI/虚拟化/云/数据库/分析/SAP等方向的市场需求；中科曙光也实时发售了升级的“PHANERON”，该服务器性能更加强大，反对2-10块寒武纪MLU处置卡，能灵活性应付有所不同的智能应用于阻抗。

至于首款云端智能芯片的性能究竟有多强，陈天石在发布会现场发布了在R-CNN算法下MLU100与Tesla V100和Tesla P4的计算出来延后对比，数据表明MLU100的计算出来延后为125ms，Tesla V100的延后为174ms，Tesla P4的延后为1069ms，结果显而易见。不过，指出人工智能的构建硬件只是一方面，软件与硬件的协同工作也十分关键。

可以看见的是，寒武纪从 2016 年起逐步发售了寒武纪 NeuWare 软件工具链，该平台终端和云端产品皆反对，可以构建对 tensorflow、caffe 和 mxnet 的 API 相容，同时获取寒武纪专门的高性库，可以便利地展开智能应用于的研发，迁入和调优。可以便利地展开智能应用于的研发迁入和调优，并通过了千万量级用户大规模商用的检验。

但目前英伟达GPU在云服务器中占有优势，一方面是英伟达是传统的GPU大厂，具备硬件优势，另外开发者可以用于C语言为英伟达CUDA架构编写程序，强劲的硬件以及易懂的开发软件使其对开发者有更大的吸引力。相比较而言，英伟达对CUDA投放的时间和资金更加多，也更为完备和成熟期，寒武纪想要确实在云端人工智能芯片对标英伟达，目前来看现实吗？北极光创投董事总经理杨磊告诉他(公众号：)，“我没见过一个芯片创业公司做到同时公布两个产品的发布会，只有你的体量到了英伟达这种水平，它的GTC可能会有几个产品同时公布。一家芯片创业公司同时公布几个产品，我实在是一个较为有挑战的事情。

”“我们投资的公司一般来说是在一个横向领域做到得十分浅，专心把一个东西作好，从而沦为英伟达的替代品。”北极光投资经理，前 Intel 人工智能中国区商务负责人赵顾补足说道，“英特尔缴了Movidius 做到消费级市场，缴了 Mobileye 做到车载，缴了Nervana 做到云和边缘计算出来的产品。

实质上英特尔这么大的体量，也没有办法同时去承托有所不同的市场，所以说道不做到浅我实在未来是没竞争力的。“我们的策略就是在有所不同的横向市场把它做到浅，而且要确实做全栈的东西给到用户，能让它确实应用于。Movidius 这样的公司在中国的市场仅次于的挑战就是无法获取一个原始的解决方案，所以就没有办法规模化。

”赵顾同时回应。寒武纪构建云到端的覆盖面积 未来计划公布编程语言在此，我们嗣后不更进一步探究寒武纪的产品目前能否对标英伟达，可以具体的是寒武纪云端智能芯片的发售使其构建了由末端到云的覆盖面积。陈天石回应，过去大部分芯片厂商都是主攻末端或者云，两者顾及的很少。因为端云的任务生态都区别较为大，但是智能时代我们指出这个局面不会被超越，端和云的AI任务是一体的，编程和用于的生态也是完全一致的。

作为标准化机器学习芯片的厂商，寒武纪要末端云融合联合推展生态。寒武纪未来还计划公布自己的编程语言，期望合作伙伴需要基于这套软件系统公布产品。涉及文章：将要配备人工智能芯片的华为Mate10，到底不会为业界带给什么？采访寒武纪CEO陈天石：AI芯片是中国主导世界AI产业的机会寒武纪首场发布会：发售 5 款硬件 1 个平台，AI 芯片 3 年要砖 10 亿台终端原创文章，予以许可禁令刊登。

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