ai推理芯片***（ai芯片 训练 推理）

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本文目录一览：

• 1、含光800是什么芯片
• 2、AI芯片-2-AI芯片的训练与推理
• 3、处理器与AI芯片-Google-TPU
• 4、中国AI芯片企业有哪些
• 5、如何评价比特大陆9月17日发布的第三代云端AI芯片BM1684?

含光800是什么芯片

1、含光800属于AI芯片。含光800硬件层面***用自研芯片架构，通过推理加速等技术有效解决芯片性能瓶颈问题。阿里巴巴第一颗自研芯片叫作800AI芯片，含光为上古三大神剑之一，该剑含而不露，光而不耀，正如含光800带来的无形却强劲的算力。在杭州城市大脑的业务测试中，1颗含光800的算力相当于10颗GPU。

2、含光800是阿里巴巴研发的高性能的AI推理芯片，于2019年9月25日在杭州云栖大会上发布。含光800硬件层面***用自研芯片架构，软件层面集成达摩院算法，针对CNN及视觉类算法深度优化计算、存储密度，可实现大网络模型在一颗NPU上完成计算。张建锋表示，含光800已开始被应用在阿里巴巴内部核心业务中。

3、含光800能用于手机，因为含光800是手机芯片。含光800是阿里巴巴的第一颗AI芯片，含光800硬件层面***用自研芯片架构，软件层面集成达摩院算法，针对CNN及视觉类算法深度优化计算、存储密度，可实现大网络模型在一颗NPU上完成计算。含光800，取名寓意深远，含光为上古三大神剑之一，含而不露，光而不耀。

4、阿里巴巴集团首席技术官兼阿里云智能总裁张建锋发布了阿里的首款AI芯片含光800，该芯片是一款云端AI芯片，属于AI推理芯片。含光800主要应用于视觉场景，已经在阿里巴巴集团内多个场景大规模应用，其他企业可以通过阿里云获得含光NPU的算力。张建锋表示，平头哥用大概一年半的时间实现了含光800从设计到商用。

AI芯片-2-AI芯片的训练与推理

AI芯片是软硬件结合的产品，AI应用主要分为训练与推理两大环节。训练环节主要在云端，包括数据中心和超算，用于模型的训练和推理，如当前的AIGC大模型。推理环节则主要在边缘端，包括机器人、自动驾驶、手机、物联网设备等，使用训练好的模型进行推理。

推理卡如NVIDIA Tesla TNVIDIA Jetson Xavier NX、Intel Nervana NNP-T、AMD Radeon Instinct MI系列、Xilinx AI Engine系列，针对前向传播过程进行了优化，以提高推理速度和效率。训练芯片与推理芯片在架构、计算资源、存储空间和计算精度方面存在显著差异。

目前在训练环节主要使用NVIDIA的GPU集群来完成，Google自主研发的ASIC芯片TPU0也支持训练环节的深度网络加速。Inference环节指利用训练好的模型，使用新的数据去“推理”出各种结论，如***监控设备通过后台的深度神经网络模型，判断一张抓拍到的人脸是否属于黑名单。

训练芯片与推理芯片主要应用如下：训练芯片：训练芯片主要用于机器学习模型的训练阶段，这是模型构建和参数优化的过程。用途是在训练阶段，模型需要大量的数据和计算资源来调整和优化其权重和参数，以便能够执行特定任务。训练芯片专注于高性能计算和大规模数据处理，以支持这些计算密集型任务。

先来讲讲AI目前芯片大致的分类：从应用场景角度看，AI芯片主要有两个方向，一个是在数据中心部署的云端，一个是在消费者终端部署的终端。从功能角度看，AI芯片主要做两个事情，一是Training（训练），二是Inference（推理）。目前AI芯片的大规模应用分别在云端和终端。云端的AI芯片同时做两个事情：Training和Inference。

英特尔也***提升Gaudi AI芯片的HBM容量，并表示明年推出的第三代Gaudi AI芯片将从上一代的 96GB HBM2e增加到144GB。H200的价格暂时还未公布，一块H100的售价在25000美元到40000美元之间，训练AI模型至少需要数千块。

处理器与AI芯片-Google-TPU

Google在高性能处理器与AI芯片领域推出了一系列产品，主要分为TPU系列和Tensor系列。TPU系列专注于服务器端AI模型训练和推理，如TPUvTPUvTPUv3和TPUv4i，主要用于Goggle的云计算和数据中心。Tensor系列则针对手机端AI模型推理，如Edge TPU。

自2016年以来，Google推出了四代专为人工智能设计的TPU芯片，其核心是Matrix Multiply Unit的Systolic Array，显著提升了AI任务中的卷积和矩阵运算性能。相比于CPU和GPU，TPU***用脉冲阵列的方式，有着显著的优势。

TPU（Tensor Processing Unit）即张量处理单元，是一款为机器学习而定制的芯片，经过了专门深度机器学习方面的训练，它有更高效能（每瓦计算能力）。

中国AI芯片企业有哪些

中兴微电子：中国领先的通信IC设计公司，专注于通信网络、智能家庭和行业应用的芯片开发，自主研发芯片超过100种，服务全球多个国家和地区。 [_a***_]：专注于人工智能芯片研发，提供云边端一体、软硬件协同、训练推理融合的系列化智能芯片产品和平台化基础系统软件，广泛应用于复杂AI应用场景。

**中科寒武纪**：寒武纪专注于AI芯片研发，上市首日市值突破千亿。MLU100与MLU290芯片性能接近英伟达A100。平均工资为39 K，按学历统计，本科工资35K，硕士工资46K。北京与上海工资分别为37K与41K。公司招聘软件架构师、自动驾驶技术服务工程师等职位，同时进行2024届校园招聘。

国内有多家AI芯片公司，以下是一些知名的企业：华为海思是华为旗下的半导体公司，拥有强大的研发实力和丰富的产品线，广泛应用于智能手机、智能驾驶、智能监控等领域。

中国本土AI芯片厂商实力盘点： 华为海思：起源于华为集成电路设计中心，1991年涉足芯片研发。2004年独立运营，海思总裁何庭波拥有北京邮电大学背景，海思在2019年美国制裁后展现出韧性，升至全球半导体销量第14名。

如何评价比特大陆9月17日发布的第三代云端AI芯片BM1684?

1、比特大陆在9月17日的科技盛宴上揭幕了其划时代的里程碑——第三代云端AI推理芯片BM1684，这一全球独步的创新之作专为推动城市大脑的智能化发展而生。借助12nm工艺的精密制造，BM1684展现出惊人的32TOPS INT8算力，同时以16W的典型功耗实现了高效能与低能耗的完美平衡。

2、NVIDIA在9月发布了T4板卡，搭载的GPU芯片TU102***用最新的Turing架构，相较于上一代V100的Volta架构，性能提升明显。T4板卡支持多种精度，包括intintfp16和fp32，并且具有出色的功耗效率。此外，T4是第一个支持GDDR6的GPU，内存达到16GB，速度为320GB/s，支持x8和x16 PCIE0。

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