近日，知乎網(wǎng)友提出一個勁爆問題——如何看待寒武紀新一代人工智能芯片規(guī)格？問題一出便引發(fā)熱議，疑似寒武紀下一代產(chǎn)品“思元270”提前被曝光，有望在低精度訓練領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)重大突破，性能或超越NVIDIA最新一代芯片！

AI芯片領(lǐng)域又有大爆料！

近日，知乎突然出現(xiàn)了一個勁爆提問 “如何看待寒武紀新一代人工智能芯片（疑似思元/MLU270）規(guī)格？”，提問者以匿名方式貼出了疑似寒武紀下一代云端AI芯片MLU270的相關(guān)信息，包括芯片外觀以及某些具體參數(shù)。

知乎鏈接：

https://www.zhihu.com/question/322886889

知乎用戶曝光的寒武紀下一代云端AI芯片——思元270(MLU270)

根據(jù)問題和回答記錄中顯示，似乎已有多家廠商接觸到了相關(guān)資料，經(jīng)他人在網(wǎng)上披露信息后，寒武紀下一代芯片規(guī)格被提前曝光。

在智能芯片領(lǐng)域，寒武紀被稱為這一行業(yè)的先行者，“先行者”的行蹤被泄露，自然會吸引眾多從業(yè)者的關(guān)注與討論——“新一代的云端AI芯片規(guī)格到底如何？”。該提問在短時間內(nèi)就受到了知乎網(wǎng)友的廣泛關(guān)注，閱讀次數(shù)迅速過萬。

獨家爆料：“思元”年初悄然注冊，數(shù)據(jù)遭泄，性能或超越NVIDIA最新一代芯片

據(jù)泄露照片顯示，寒武紀的新一代云端AI芯片MLU270已于今年年初研制成功，主要包括如下五點特性：

基于臺積電16nm工藝打造。

架構(gòu)代號從上一代的MLUv01升級到了MLUv02。

內(nèi)建視頻解碼單元(似乎是專門為視頻處理市場配置)。

但按照寒武紀一直把MLU系列芯片定位為通用智能芯片來看，MLU270應(yīng)該能夠繼續(xù)支持語音和自然語言處理等重要AI任務(wù)。

峰值方面，這顆芯片提供int4 256Tops, int8 128Tops的驚人性能，功耗為75w，與全球AI芯片龍頭NVIDIA的最新一代Tesla T4基本持平。

在圍繞新品的討論中，這款新品是否與國際業(yè)內(nèi)巨頭NVIDIA持平也是知乎網(wǎng)友熱議的一點。

大多數(shù)網(wǎng)友的看法都是持積極態(tài)度。雖然NVIDIA在國際范圍內(nèi)頗有“一家獨大”的態(tài)勢，但卓越的學術(shù)成就以及融資優(yōu)勢仍讓很多網(wǎng)友看好寒武紀：對于前途大好的AI芯片市場，玩家越多，越有意思——“有新的競爭者加入進來對業(yè)內(nèi)每一家都是好事”。

但也有網(wǎng)友認為超越NVIDIA絕非易事，峰值高低并不能直接決定市場上的勝負，如何接近核心客戶可能是寒武紀需要跨過的更高門檻，也是能否與NVIDIA等巨頭一決勝負的關(guān)鍵。

另外，業(yè)內(nèi)反饋Tesla T4在75w功耗條件下實測性能距離理論峰值有較大差距，不知寒武紀能否突破這一瓶頸，未來尚需相關(guān)用戶公布實測結(jié)果。

寒武紀思元270芯片內(nèi)部分技術(shù)參數(shù)

值得注意的是，照片中出現(xiàn)的”思元”這個名字，很可能是寒武紀云端芯片品牌

MLU（Machine learning unit）的中文名。筆者順藤摸瓜，查了一下國家商標局的網(wǎng)站（http://sbj.saic.gov.cn/sbcx/），發(fā)現(xiàn)寒武紀已經(jīng)在年初注冊了“思元”商標。

國家商標局網(wǎng)站，寒武紀注冊“思元”信息

有網(wǎng)友在網(wǎng)站回答題主時反饋，“MLU”這個名詞有些拗口，平時和同事交流時容易和“MCU”混淆。新的“思元”品牌，貌似可以解決這個小問題，也有利于打開市場知名度。

知乎匿名用戶評論

來自同行的疑惑：“思元270”專注AI推斷任務(wù)還是兼做訓練任務(wù)？

耐人尋味的另一點是，照片中只包括了整數(shù)性能的數(shù)據(jù)，也沒有交代是這顆芯片是專注人工智能的推斷任務(wù)還是兼做訓練任務(wù)，令一些同行感到疑惑。

查閱寒武紀以往公開信息，發(fā)現(xiàn)寒武紀不存在任何一款代號是MLU270的芯片產(chǎn)品。寒武紀的上一代產(chǎn)品MLU100已經(jīng)公布，是專注于推理的AI芯片，而且發(fā)布時間尚不滿一年，不太可能是同一產(chǎn)品線自相殘殺式的迭代，更有可能是專注于訓練的新產(chǎn)品。

寒武紀上一代芯片——MLU100

照片中僅公布了低精度整數(shù)性能，存在兩種可能性：

一是表格中有意遺漏了浮點數(shù)據(jù)；

二是寒武紀在低精度訓練領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了關(guān)鍵性突破。

而新智元從業(yè)內(nèi)傳聞看更傾向于第二種可能性。

實際上，低精度訓練的需求在業(yè)界由來已久。算法工程師使用GPU做訓練，通常使用其浮點運算單元，主要是因為在有監(jiān)督學習的BP算法中，只有精確的浮點運算才能記錄訓練時很小的增量。而浮點運算單元占用的芯片面積和功耗相比于整數(shù)運算器都要大很多倍，導致單位芯片面積的處理能力要差很多。

目前業(yè)界在人工智能的推斷類應(yīng)用上，發(fā)現(xiàn)整數(shù)運算可以不影響模型的精度，因此用于推斷的芯片已經(jīng)大量集成了整數(shù)運算器或低精度浮點運算器。但業(yè)界一直在嘗試是否有機會用代價更低的整數(shù)運算器實現(xiàn)更為復雜的訓練功能，這樣可以在不增加芯片面積和功耗的前提下，大幅提升芯片做訓練的運算能力。但這個問題在業(yè)界也還沒有普適的解決方案。

如果寒武紀真的在低精度訓練領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了突破，那將會是AI芯片領(lǐng)域的重大消息。新智元在發(fā)稿前嘗試聯(lián)系寒武紀確認該技術(shù)信息，但目前尚未有回復。

思元270系列板卡實物照片

據(jù)了解，寒武紀在過去三年一直保持每年一代的產(chǎn)品迭代速度。在終端領(lǐng)域：

2016年推出寒武紀1A處理器IP；

2017年推出雙核的寒武紀1H；

2018年推出寒武紀1M。

迄今已經(jīng)服務(wù)于數(shù)千萬臺終端設(shè)備。

寒武紀CEO陳天石曾表示，寒武紀的云端智能芯片產(chǎn)品，迭代速度會和終端產(chǎn)品一樣快。從這一次的消息泄露來看也確實如此，從去年初的MLU100到今年的MLU270。能夠以一年一代的速度進行研發(fā)的，國內(nèi)也僅有華為海思一家在消費類手機芯片能做到。

在發(fā)稿前，新智元專門回顧了寒武紀去年發(fā)布會的新聞，發(fā)現(xiàn)陳天石博士在去年曾提到一款名為“MLU200”的云端芯片。這次泄露的MLU270芯片已經(jīng)研制成功，但是否就是去年發(fā)布會時陳天石提到的MLU200，抑或是寒武紀還另有名為MLU200的產(chǎn)品？

無論如何，大型AI芯片能在一年時間迭代一代確實令人意外，但如果寒武紀能夠同時研發(fā)多款高復雜度的芯片，這可能意味著寒武紀已經(jīng)具備非常完備的芯片研發(fā)能力，在邁向AI芯片新巨頭的道路上又前進了一步。

我們今天如何造芯？回望寒武紀三年AI修行之路

那么，寒武紀在智能芯片這條路上到底是如何發(fā)展的呢？新智元對此做了一下梳理：

2016年發(fā)布的寒武紀1A處理器（Cambricon-1A），是世界首款商用深度學習專用處理器。

2017年8月，寒武紀科技一億美元的A輪融資消息傳出，在A輪融資后估值達到10億美元，成為全球AI芯片領(lǐng)域第一個獨角獸初創(chuàng)公司。

2016年發(fā)布的寒武紀1A處理器（Cambricon-1A）

2017年11月，寒武紀召開自成立以來的首場發(fā)布會，公布了系列新品及公司未來路線圖——“3年內(nèi)占領(lǐng)10億智能AI終端，占領(lǐng)中國云端高性能芯片1/3市場份額”。發(fā)布會上，寒武紀三款全新的智能處理器IP產(chǎn)品亮相：面向低功耗場景視覺應(yīng)用的寒武紀1H8、擁有更廣泛通用性和更高性能的寒武紀1H16，以及面向智能駕駛領(lǐng)域的寒武紀1M。

2017年11月寒武紀首場發(fā)布會

2018年5月，寒武紀發(fā)布第三代IP產(chǎn)品Cambricon 1M，以及最新一代云端AI芯片MLU100和板卡產(chǎn)品。其中，MLU100采用寒武紀最新的MLUv01架構(gòu)和TSMC 16nm的先進工藝，可工作在平衡模式（1GHz主頻）和高性能模式（1.3GHz主頻）下，平衡模式下的等效理論峰值速度達每秒128萬億次定點運算，高性能模式下的等效理論峰值速度更可達每秒166.4萬億次定點運算，但典型板級功耗僅為80瓦，峰值功耗不超過110瓦。

2018年5月發(fā)布的寒武紀MLU100

2018年6月，寒武紀宣布完成數(shù)億美元的B輪融資，投后整體估值達25億美元，繼續(xù)領(lǐng)跑全球智能芯片創(chuàng)業(yè)公司。

按照寒武紀慣例，今年上半年應(yīng)該會有一次發(fā)布會。在這次發(fā)布會上是否能夠順利地看到此次遭泄露的“思元270”，又是否真如曝光數(shù)據(jù)所示，峰值高達256Tops，亦或像網(wǎng)友猜測的那樣，在低精度訓練領(lǐng)域中實現(xiàn)了關(guān)鍵性突破？值得期待。

那么根據(jù)此次曝光的資料，你更傾向于哪種猜測呢？