AI算力棒

『壹』 華為發布全球算力最強AI處理，是否說明中國結束晶元進口指日可待

作為國人，我們應理性看待問題。我們雖然取得了進步但我們與美日等科技強國在晶元研發方面仍有較大差距，需要更加努力才行。

中華有為，華為公司在晶元研發這方面雖然起步是晚的但還好是沒有放棄一直堅持自己的想法。從中國製造到中國創造，華為公司一直堅守著自己的理念樹立民族品牌形象。

華為從一開始的落後到現在能追上高端科技的發展水平，正式因為華為的堅持，華為的投資，讓我們也看見了民族企業的未來。我相信在華為這樣的巨頭帶領下中國晶元業會更加強大。

『貳』 驍龍855，華為980，蘋果A12誰的Ai性能最強誰是第二強

我們先來看看高通驍龍855

以7nm製程為堅實基礎，先進IP設計就是鋼鐵骨架，它決定整座建築能有多高。今年6月，ARM發布了新一代具有頂級性能的CPU和GPU架構——定製Cortex A76、Mali-G76。不到3個月間隔，華為就率先實現將這兩項IP設計實現商用。麒麟980在全球首次實現基於Cortex-A76的開發商用，最高主頻可達2.6GHz，與上一代相比單核性能提升75%，能效提升58%，為智能手機注入筆記本電腦級性能。麒麟980率先在手機晶元上集成雙核NPU，實現業界最高端側AI算力，實現每分鍾圖像識別4500張，識別速度相比上一代提升120%，遠高於業界同期水平；多人姿態估計實時幀率高達30 fps，能夠實時繪制出人體的關節和線條。通信性能向來是華為手機的傳統優勢，麒麟980更進一步在全球率先支持LTE Cat.21，支持業界最快的下行1.4Gbps速率，更靈活的應對全球不同運營商的頻段組合。

『叄』 基於架構創新，業內首款存算一體大算力AI晶元點亮

5月23日，AI晶元公司後摩智能宣布，其自主研發的業內首款存算一體大算力AI晶元成功點亮，並成功跑通智能駕駛演算法模型。晶元「點亮」指電流順利通過晶元，通常意味著晶元可用，後續測試修正後即可量產。

基於架構創新，該款晶元採用SRAM（靜態隨機存取存儲器）作為存算一體介質，通過存儲單元和計算單元的深度融合，實現了高性能和低功耗，樣片算力達20TOPS（TOPS是處理器運算能力單位），可擴展至200TOPS，計算單元能效比高達20TOPS/W（TOPS/W是評價處理器運算能力的性能指標，用於度量在1W功耗的情況下處理器能進行多少萬億次操作）。這是業內首款基於嚴格存內計算架構、AI算力達到數十TOPS或者更高、可支持大規模視覺計算模型的AI晶元（存內計算，顧名思義就是把計算單元嵌入到內存當中，是一種跳出傳統計算機結構體系的技術）。與傳統架構下的大算力晶元相比，該款晶元在算力、能效比等方面都具有顯著的優勢。

據悉，該款晶元採用22nm成熟工藝製程，在提升能效比的同時，還能有效把控製造成本。此外，在靈活性方面，該款晶元不但支持市面上的主流演算法，還可以支持不同客戶定製自己的運算元，更加適配於演算法的高速迭代。

在智能駕駛等邊緣端高並發計算場景中，除了對算力需求高外，對晶元的功耗和散熱也有很高的要求。目前，常規架構晶元設計中內存系統的性能提升速度大幅落後於處理器的性能提升速度，有限的內存帶寬無法保證數據高速傳輸，無法滿足高級別智能駕駛的計算需求。其次，數據來回傳輸又會產生巨大的功耗。 後摩智能基於該款晶元，首次在存內計算架構上跑通了智能駕駛場景下多場景、多任務演算法模型，為高級別智能駕駛提供了一條全新的技術路徑，未來有望更好地滿足高級別智能駕駛時代的需求。

後摩智能是國內率先通過底層架構創新，進行大算力AI晶元設計的初創企業。任何顛覆式創新都會面對極高的技術挑戰，研發人員需要根據傳統存儲器件重新設計電路、單元陣列、工具鏈等，同時必須突破各種物理和結構上的技術難題。此次晶元點亮成功，標志著其在大算力存算一體技術的工程化落地取得了關鍵性的突破。

後摩智能創立於2020年底，總部位於南京，在北京、上海、深圳均擁有技術團隊。截至目前，後摩智能已完成3輪融資，投資方涵蓋紅杉中國、經緯創投、啟明創投、聯想創投等頭部機構，以及金浦悅達 汽車 、中關村啟航等國資基金。

『肆』 阿里AI晶元「含光800」問世，性能相當10顆GPU

序言

雖然世界上AI晶元品種不少，但性能特別出眾的卻是寥寥無幾，中國阿里20來年發展史上自主研發的首款國產晶元「含光800」在實測現場以出色的表現脫穎而出。它與傳統的GPU比，具有 「以1當10」 的卓越優勢。這就是1顆「含光800」的性能堪比傳統的10顆GPU，具有突出的性價比。

1 何謂「含光」？

「含光」是上古三大神劍之一，即該劍含而不露，光而不閃。此喻「含光800」所具有的隱其形強其里的算力。含光800是一款雲端AI推理晶元，重點應用於視覺場景。就其性能，含光800刷新了現有AI晶元記錄，性能及能效堪比全球第一。

該AI架構由兩部分組成：硬建系統的核心是「晶元」，好比人的驅體，軟體的核心就是「操作系統」，好比軀體的靈魂；靈魂即所謂的智能（AI）。所以，大凡世界上所有的高 科技 產品概莫能外，均由硬體與軟體構成。

2 「含光800」的卓越表現

晶元被稱為工業之母，要想掌控世界的高 科技 ，首先必須擁有自己的晶元！含光800是阿里20來年發展史上自主研發的首款國產晶元。

含光800將通過阿里雲對外輸出AI算力。基於含光800的AI雲服務當前已正式上線，相比傳統GPU算力，性價比提升100%。

在業界標准ResNet-50測試中，含光800推理性能達到78563 IPS，比目前業界最好的AI晶元性能高出4倍；能效比是500 IPS/W參與測評第二名的3.3倍。

3 「含光800」的作用

在杭州城市大腦業務測試結果表明，1顆「含光800」的算力功能朝過目前10顆常規功能GPU。

在雲棲會現場演示其性能同樣出彩，比如城市大腦中的實時處理，對杭州主城區交通視頻，採用40顆傳統GPU，時延為300ms，而採用含「含光800」只需要4顆，其時延降至150ms。

在用於處理淘寶商品庫每天新增10億張商品圖片，使用傳統GPU算力識別需要至少1小時，而使用「含光800」後處理時間縮短至僅5分鍾。

『伍』 華為正式發布最強算力AI處理器升騰910，為何沒有任何預告就突然發布了

AI是人工智慧的縮寫。隨著電腦和手機的普及。人工智慧在計算機領域里得到了廣泛的重視和運用。說一個很簡單的比方，就是說有很多基礎的科學是要用人腦來承擔的，但是計算器能夠滿足這種計算，而且比人腦更加的精準。

AI智能，實際是對人類思維的信息進行操控模擬的過程。

這個大招憋得真是好。讓我們感到震驚。先戰咸陽者王之。在AI，在5G網路領域，目前我們就已經看到了國際競爭。沒有硝煙的戰爭，展現的是各大公司各個國家的智商和實力。

我支持華為！

『陸』 華為正式發布最強算力AI晶元升騰910，這款處理器到底有多強

升騰 910 採用了 7nm+ EUV 工藝，並用上了 Da Vinic 達芬奇架構。華為官方在發布時提到，升騰 910 的運算能力相當於 50 個當前最前的 CPU，它的訓練速度也是比目前最強的 AI 晶元還要強 50%-100%。

根據華為官方公布的測試數據，升騰 910 已經達到了設計規格預期。升騰 910 的 FP16 算力達到 256 Tera-FLOPS，INT8 算力達到 512 Tera-OPS。重要的是，升騰 910 達到規格算力所需功耗僅 310W，明顯低於設計規格的 350W。

升騰 910 總體技術表現超出預期，已經把升騰 910 用於實際 AI 訓練任務。比如，在典型的 ResNet50 網路的訓練中，升騰 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。

『柒』 華為正式發布最強算力AI晶元升騰910，這款處理器到底有多強

升騰910處理器計算能力非常強大，可以算是目前最厲害的了。

『捌』 請問一下浪潮AI的算力系統咋樣

浪潮AI的算力平台敏捷、可靠、靈活，適用性比較高，目前已經被應用到了很多場景中。

『玖』 ai算力4tops是什麼水平

ai算力4tops是睜彎什麼水平
ai算力4tops是什麼水平？

AlphaGo AI算力4TOPS（4TeraOPS）是指AlphaGo AI可以每秒進行4萬億次計算操作。這個數字比許多最先進的超級計算機都要高，絕態這也是AlphaGo AI能夠取得如此出色的性能的悉宏悶原因。

『拾』 打不過麒麟9000驍龍888的AI性能到底有多強

毫無疑問，AI正在成為判斷手機SoC體驗好壞的重要指標，因為系統運行的流暢度、拍照成像演算法的優化以及很多交互功能都需要人工智慧輔助，因此我們有必要了解時下主流SoC的AI性能強弱排行。

在AI Benchmark官網可以查看詳細的排行榜單

安兔兔和魯大師等跑分軟體都提供了AI性能測試的專屬環節，但就專業擾陸和認可度而言，來自蘇黎世聯邦理工學院推出AI Benchmark才是當前最具說服力的基準測試工具，該APP會使用MobileNet -V1、InceptionV3、Resnet - V1等在內的9種神經網路模型進緩蘆頃行測試，項目包含2個物體識別分類、2個超解析度，其餘是人臉識別、圖像去模糊、語義圖像分割、圖片增強和內存極限測試。

需要注意的是，SoC廠商官方公布的AI單元理論性能，與AI Benchmark實際的跑嘩咐分成績可能並不成正比。以驍龍865為例，其採用的由CPU+GPU+DSP構成的第五代AI Engine引擎理論AI算力高達15TOPS，但在AI Benchmark中卻只能跑出最高93左右的分數，遠低於聯發科天璣1000+的139分，僅與天璣800相當。要知道，天璣1000+集成NPU3.0的理論AI算力只有4.5TOPS。

這個問題的背後，可能是AI Benchmark的評測機制無法發揮AI Engine引擎的真正實力，也可能是CPU+GPU+DSP組合方案的效率真的不如專用的AI單元。

作為高通新一代旗艦級SoC，高通驍龍888延續了家族前輩通過CPU+GPU+DSP等模塊攜手進行端側AI運算的設計，只是這一次新添了名為Sensing Hub感測器的部分，一同構成了第六代AI Engine引擎，其算力高達26TOPS。

不過，從首發驍龍888的小米11手機在AI Benchmark上的跑分成績來看，139的分數雖然大幅領先上代前輩驍龍865，但也只是追平了天璣1000+，距離集成2+1達芬奇架構2.0架構NPU的麒麟9000還有相當大的距離。

雖然AI Benchmark的評測並不能保證100%公允，但至少說明高通驍龍在AI方面還大有優化空間可挖。