5月3日下午，寒武纪科技在上海国际会议中心举行新产品发布会，本次发布会上，寒武纪主要发布了两款产品，一款云端IP、一款AI芯片。
5月3日13点，AI创业公司寒武纪科技（Cambricon）在上海举办发布会，宣布公司首款划时代的云端AI人工智能处理器，开启云端战略，构建端—云一体化的AI体系。
关于AI芯片领域的独角兽——寒武纪
寒武纪科技成立于2016年，由在处理器架构和AI领域深耕十余年的陈天石教授创立，之后迅速成为AI芯片领域的第一家独角兽公司，估值超过百亿元，并在2017年完成A轮1亿美元融资。其中，科大讯飞是寒武纪科技的天使轮投资方，中科曙光、中科创达则都是战略合作方。
2016年，也就是在其成立当年，寒武纪就发布了世界首款终端AI处理器、首款商用深度学习专用处理器“寒武纪1A”（Cambricon-1A），面向智能手机、安防监控、可穿戴设备、无人机和智能驾驶等各类终端设备，主流智能算法能耗比全面超越传统CPU、GPU。
此后，寒武纪又陆续推出了多款新品，比如面向视觉领域的深度学习处理器“寒武纪1H8”，功耗更低，体积更小，比如寒武纪1A的升级版“寒武纪1H16”，能效比数倍提升，通用性更广泛，比如面向智能驾驶领域的“寒武纪1M”，性能十倍于寒武纪1A，同时软件开发环境也越来越成熟。
关于我国首款云端AI芯片——MLU100
关于本次发布的首款云端AI处理器——MLU100，这是我国首款云端人工智能芯片。从终端到云端，其性能大大提升，也为视觉、语音等复杂场景的云端智能处理提供了重要支撑。
最新消息显示，正式亮相的寒武纪MLU100采用了最新的架构和工艺，可工作在平衡模式和高性能模式下，平衡模式下的等效理论峰值速度达每秒128万亿次定点运算，高性能模式下的等效理论峰值速度可达每秒166.4万亿次定点运算，峰值功耗不超过110瓦。
根据寒武纪科技创始人、中科院计算所研究员陈天石介绍，云端智能芯片，是面向人工智能领域的大规模的数据中心和服务器提供的核心芯片。云端的智能芯片规模更大，结构更加复杂，它和终端芯片的最大的区别，就在于它的运算能力更强。
当然，也是为了区分与之前神经网络处理器（NPU）的不同，寒武纪特意将云端芯片命名为机器学习处理器（MLU），旨在强调其云端处理器不再局限于深度学习加速，而是扩展到整个机器学习加速，同时搭建一整套生态。
发布会上，中科院上海分院副院长、中科院院士张旭表示，从过去在手机等终端上应用的智能芯片，到今天更高一层的云端人工智能芯片，它可以使人们在手机等终端的应用上升为未来在云端比如说智能语音系统等领域更加广阔的应用，所以这是一个开拓性的进展。
关于第三代终端IP产品——Cambricon 1M
除了我国首款云端AI芯片外，寒武纪在会上还发布了第三代机器学习终端IP产品——Cambricon 1M，其性能比此前发布的寒武纪1A高10倍。在配置方面，寒武纪1M使用台积电7nm工艺生产，其8位运算效能比达5 Tops/watt（每瓦5万亿次运算）。
寒武纪提供了2Tops、4Tops、8Tops三种尺寸的处理器内核，以满足不同场景下不同量级智能处理的需求，寒武纪称，用户还可以通过多核互联进一步提高处理效能。
寒武纪1M处理器除了与上两代芯片一样支持CNN、RNN、SOM 等多种深度学习模型，还增加了SVM、k-NN、k-Means、决策树等经典机器学习算法的加速。
对此，陈天石表示，寒武纪1M是全球第一款支持本地机器学习训练的智能处理器产品，可为视觉、语音、自然语言处理等任务提供高效计算平台，同时可以应用于智能手机、智能音箱、摄像头、自动驾驶等不同领域。
关于芯片相关应用——寒武纪生态大爆发
在重磅产品发布之后，寒武纪的部分产业合作伙伴也借此机会公开展示了基于寒武纪芯片的应用方案。
首先是联想推出了基于Cambricon MLU100智能处理卡的ThinkSystem SR650，打破了37项服务器基准测试的世界记录。该产品为2U2路机架式规格，支持2个MLU100智能处理卡。这款云端智能服务器的面世将全面支撑起联想客户在机器学习/VDI/虚拟化/云/数据库/分析/SAP等方向上的业务需求。
之后，中科曙光也在今日的发布会上同步推出了基于Cambricon MLU100智能处理卡的服务器产品系列“PHANERON”。
而作为寒武纪天使轮投资方的科大讯飞，也抓住机会，披露了自己与寒武纪芯片的深度合作研发项目。根据介绍，一小时的语音数据在一个传统处理器上进行智能应用处理，需要一万小时才能完成，因此科大讯飞一直在跟踪人工智能专用芯片的前沿进展。
其实，早在2014年，科大讯飞就开始与寒武纪的早期研究团队开始沟通相关语音算法在处理器上的实现，2016年在天使轮完成投资后，2017年便开始在寒武纪芯片上进行应用测试。
目前，国内已出现十余家人工智能芯片公司，而寒武纪是其中的佼佼者。在如今这个AI浪潮空前火热的情况下，BATJ等巨头也纷纷跟进，比如阿里巴巴达摩院正在研发神经网络芯片Ali-NPU，性价比是同类产品的40倍。
不得不说，在人工智能技术的发展中，神经网络正不断迈向更深、更复杂的方向，而硬件则正朝着机器学习任务处理专用的道路前进。相信，云端智能芯片的问世，将为大数据、多任务、高通量等复杂的云端智能处理需求提供新的技术支撑。
