AI算力棒

『壹』 华为发布全球算力最强AI处理，是否说明中国结束芯片进口指日可待

作为国人，我们应理性看待问题。我们虽然取得了进步但我们与美日等科技强国在芯片研发方面仍有较大差距，需要更加努力才行。

中华有为，华为公司在芯片研发这方面虽然起步是晚的但还好是没有放弃一直坚持自己的想法。从中国制造到中国创造，华为公司一直坚守着自己的理念树立民族品牌形象。

华为从一开始的落后到现在能追上高端科技的发展水平，正式因为华为的坚持，华为的投资，让我们也看见了民族企业的未来。我相信在华为这样的巨头带领下中国芯片业会更加强大。

『贰』 骁龙855，华为980，苹果A12谁的Ai性能最强谁是第二强

我们先来看看高通骁龙855

以7nm制程为坚实基础，先进IP设计就是钢铁骨架，它决定整座建筑能有多高。今年6月，ARM发布了新一代具有顶级性能的CPU和GPU架构——定制Cortex A76、Mali-G76。不到3个月间隔，华为就率先实现将这两项IP设计实现商用。麒麟980在全球首次实现基于Cortex-A76的开发商用，最高主频可达2.6GHz，与上一代相比单核性能提升75%，能效提升58%，为智能手机注入笔记本电脑级性能。麒麟980率先在手机芯片上集成双核NPU，实现业界最高端侧AI算力，实现每分钟图像识别4500张，识别速度相比上一代提升120%，远高于业界同期水平；多人姿态估计实时帧率高达30 fps，能够实时绘制出人体的关节和线条。通信性能向来是华为手机的传统优势，麒麟980更进一步在全球率先支持LTE Cat.21，支持业界最快的下行1.4Gbps速率，更灵活的应对全球不同运营商的频段组合。

『叁』 基于架构创新，业内首款存算一体大算力AI芯片点亮

5月23日，AI芯片公司后摩智能宣布，其自主研发的业内首款存算一体大算力AI芯片成功点亮，并成功跑通智能驾驶算法模型。芯片“点亮”指电流顺利通过芯片，通常意味着芯片可用，后续测试修正后即可量产。

基于架构创新，该款芯片采用SRAM（静态随机存取存储器）作为存算一体介质，通过存储单元和计算单元的深度融合，实现了高性能和低功耗，样片算力达20TOPS（TOPS是处理器运算能力单位），可扩展至200TOPS，计算单元能效比高达20TOPS/W（TOPS/W是评价处理器运算能力的性能指标，用于度量在1W功耗的情况下处理器能进行多少万亿次操作）。这是业内首款基于严格存内计算架构、AI算力达到数十TOPS或者更高、可支持大规模视觉计算模型的AI芯片（存内计算，顾名思义就是把计算单元嵌入到内存当中，是一种跳出传统计算机结构体系的技术）。与传统架构下的大算力芯片相比，该款芯片在算力、能效比等方面都具有显著的优势。

据悉，该款芯片采用22nm成熟工艺制程，在提升能效比的同时，还能有效把控制造成本。此外，在灵活性方面，该款芯片不但支持市面上的主流算法，还可以支持不同客户定制自己的算子，更加适配于算法的高速迭代。

在智能驾驶等边缘端高并发计算场景中，除了对算力需求高外，对芯片的功耗和散热也有很高的要求。目前，常规架构芯片设计中内存系统的性能提升速度大幅落后于处理器的性能提升速度，有限的内存带宽无法保证数据高速传输，无法满足高级别智能驾驶的计算需求。其次，数据来回传输又会产生巨大的功耗。 后摩智能基于该款芯片，首次在存内计算架构上跑通了智能驾驶场景下多场景、多任务算法模型，为高级别智能驾驶提供了一条全新的技术路径，未来有望更好地满足高级别智能驾驶时代的需求。

后摩智能是国内率先通过底层架构创新，进行大算力AI芯片设计的初创企业。任何颠覆式创新都会面对极高的技术挑战，研发人员需要根据传统存储器件重新设计电路、单元阵列、工具链等，同时必须突破各种物理和结构上的技术难题。此次芯片点亮成功，标志着其在大算力存算一体技术的工程化落地取得了关键性的突破。

后摩智能创立于2020年底，总部位于南京，在北京、上海、深圳均拥有技术团队。截至目前，后摩智能已完成3轮融资，投资方涵盖红杉中国、经纬创投、启明创投、联想创投等头部机构，以及金浦悦达 汽车 、中关村启航等国资基金。

『肆』 阿里AI芯片“含光800”问世，性能相当10颗GPU

序言

虽然世界上AI芯片品种不少，但性能特别出众的却是寥寥无几，中国阿里20来年发展史上自主研发的首款国产芯片“含光800”在实测现场以出色的表现脱颖而出。它与传统的GPU比，具有 “以1当10” 的卓越优势。这就是1颗“含光800”的性能堪比传统的10颗GPU，具有突出的性价比。

1 何谓“含光”？

“含光”是上古三大神剑之一，即该剑含而不露，光而不闪。此喻“含光800”所具有的隐其形强其里的算力。含光800是一款云端AI推理芯片，重点应用于视觉场景。就其性能，含光800刷新了现有AI芯片记录，性能及能效堪比全球第一。

该AI架构由两部分组成：硬建系统的核心是“芯片”，好比人的驱体，软件的核心就是“操作系统”，好比躯体的灵魂；灵魂即所谓的智能（AI）。所以，大凡世界上所有的高 科技 产品概莫能外，均由硬件与软件构成。

2 “含光800”的卓越表现

芯片被称为工业之母，要想掌控世界的高 科技 ，首先必须拥有自己的芯片！含光800是阿里20来年发展史上自主研发的首款国产芯片。

含光800将通过阿里云对外输出AI算力。基于含光800的AI云服务当前已正式上线，相比传统GPU算力，性价比提升100%。

在业界标准ResNet-50测试中，含光800推理性能达到78563 IPS，比目前业界最好的AI芯片性能高出4倍；能效比是500 IPS/W参与测评第二名的3.3倍。

3 “含光800”的作用

在杭州城市大脑业务测试结果表明，1颗“含光800”的算力功能朝过目前10颗常规功能GPU。

在云栖会现场演示其性能同样出彩，比如城市大脑中的实时处理，对杭州主城区交通视频，采用40颗传统GPU，时延为300ms，而采用含“含光800”只需要4颗，其时延降至150ms。

在用于处理淘宝商品库每天新增10亿张商品图片，使用传统GPU算力识别需要至少1小时，而使用“含光800”后处理时间缩短至仅5分钟。

『伍』 华为正式发布最强算力AI处理器升腾910，为何没有任何预告就突然发布了

AI是人工智能的缩写。随着电脑和手机的普及。人工智能在计算机领域里得到了广泛的重视和运用。说一个很简单的比方，就是说有很多基础的科学是要用人脑来承担的，但是计算器能够满足这种计算，而且比人脑更加的精准。

AI智能，实际是对人类思维的信息进行操控模拟的过程。

这个大招憋得真是好。让我们感到震惊。先战咸阳者王之。在AI，在5G网络领域，目前我们就已经看到了国际竞争。没有硝烟的战争，展现的是各大公司各个国家的智商和实力。

我支持华为！

『陆』 华为正式发布最强算力AI芯片升腾910，这款处理器到底有多强

升腾 910 采用了 7nm+ EUV 工艺，并用上了 Da Vinic 达芬奇架构。华为官方在发布时提到，升腾 910 的运算能力相当于 50 个当前最前的 CPU，它的训练速度也是比目前最强的 AI 芯片还要强 50%-100%。

根据华为官方公布的测试数据，升腾 910 已经达到了设计规格预期。升腾 910 的 FP16 算力达到 256 Tera-FLOPS，INT8 算力达到 512 Tera-OPS。重要的是，升腾 910 达到规格算力所需功耗仅 310W，明显低于设计规格的 350W。

升腾 910 总体技术表现超出预期，已经把升腾 910 用于实际 AI 训练任务。比如，在典型的 ResNet50 网络的训练中，升腾 910 与 MindSpore 配合，与现有主流训练单卡配合 TensorFlow 相比，显示出接近 2 倍的性能提升。

『柒』 华为正式发布最强算力AI芯片升腾910，这款处理器到底有多强

升腾910处理器计算能力非常强大，可以算是目前最厉害的了。

『捌』 请问一下浪潮AI的算力系统咋样

浪潮AI的算力平台敏捷、可靠、灵活，适用性比较高，目前已经被应用到了很多场景中。

『玖』 ai算力4tops是什么水平

ai算力4tops是睁弯什么水平
ai算力4tops是什么水平？

AlphaGo AI算力4TOPS（4TeraOPS）是指AlphaGo AI可以每秒进行4万亿次计算操作。这个数字比许多最先进的超级计算机都要高，绝态这也是AlphaGo AI能够取得如此出色的性能的悉宏闷原因。

『拾』 打不过麒麟9000骁龙888的AI性能到底有多强

毫无疑问，AI正在成为判断手机SoC体验好坏的重要指标，因为系统运行的流畅度、拍照成像算法的优化以及很多交互功能都需要人工智能辅助，因此我们有必要了解时下主流SoC的AI性能强弱排行。

在AI Benchmark官网可以查看详细的排行榜单

安兔兔和鲁大师等跑分软件都提供了AI性能测试的专属环节，但就专业扰陆和认可度而言，来自苏黎世联邦理工学院推出AI Benchmark才是当前最具说服力的基准测试工具，该APP会使用MobileNet -V1、InceptionV3、Resnet - V1等在内的9种神经网络模型进缓芦顷行测试，项目包含2个物体识别分类、2个超分辨率，其余是人脸识别、图像去模糊、语义图像分割、图片增强和内存极限测试。

需要注意的是，SoC厂商官方公布的AI单元理论性能，与AI Benchmark实际的跑哗咐分成绩可能并不成正比。以骁龙865为例，其采用的由CPU+GPU+DSP构成的第五代AI Engine引擎理论AI算力高达15TOPS，但在AI Benchmark中却只能跑出最高93左右的分数，远低于联发科天玑1000+的139分，仅与天玑800相当。要知道，天玑1000+集成NPU3.0的理论AI算力只有4.5TOPS。

这个问题的背后，可能是AI Benchmark的评测机制无法发挥AI Engine引擎的真正实力，也可能是CPU+GPU+DSP组合方案的效率真的不如专用的AI单元。

作为高通新一代旗舰级SoC，高通骁龙888延续了家族前辈通过CPU+GPU+DSP等模块携手进行端侧AI运算的设计，只是这一次新添了名为Sensing Hub传感器的部分，一同构成了第六代AI Engine引擎，其算力高达26TOPS。

不过，从首发骁龙888的小米11手机在AI Benchmark上的跑分成绩来看，139的分数虽然大幅领先上代前辈骁龙865，但也只是追平了天玑1000+，距离集成2+1达芬奇架构2.0架构NPU的麒麟9000还有相当大的距离。

虽然AI Benchmark的评测并不能保证100%公允，但至少说明高通骁龙在AI方面还大有优化空间可挖。