寒武纪副总裁刘道福：算力是人工智能的第一推动力

第二个是结构固定的硬件和千变万化的算法的矛盾，芯片和硬件的迭代速度较慢，周期较长，而算法迭代速度极快，同时同一时期的算法本身也是有各种各样的算法，如何通过一个结构的芯片或硬件支持各种时期，各种变化的算法，是个重大的挑战。

第三个是能耗受限的硬件和计算量大的算法，由于处理数据的人工智能算法越来越复杂，以及所需要处理的数据量越来越大，所需要的算力也越来越大，对计算的成本提出了很大的挑战，计算所需要的电力成本升高及其后面的基础设施建造都会是一个重要的负担，因此，在实际落地中，企业往往对于人工智能硬件功耗提出了各种限制，各种要求。

寒武纪在设计人工智能芯片过程中，采用了一系列技术来克服上述挑战，包括集成大量片内SRAM，神经元虚拟化，通用灵活的人工智能指令集，以及对稀疏神经网络的专门支持等技术。

在产品战略上，寒武纪坚持云边端一体发展、协同发展，坚持推理和训练，云端、边缘和终端形成一系列产品矩阵,实现AI应用的全场景覆盖。我们在终端、云端、边缘都有不同层次的产品。

在终端，由于产品形态非常千变万化，我们采用的IP授权的方式，把我们的AI能力赋能于各类终端SOC厂商，包括手机、摄像头SOC芯片厂商。

在云端，我们直接提供芯片、板卡和软件栈，直接服务于互联网和行业巨头、数据中心。在边缘，我们定义的边缘计算是边缘网关侧的计算，我们也提供了专门的芯片和小尺寸加速卡，赋能于边缘计算的各行各业。

今年6月，我们发布了第二代云端推理芯片，思元270，在稠密的神经网络处理上，相比前一代有4倍的性能提升。最近，我们也推出了面向边缘计算领域的思元220芯片和M.2加速卡。

思元220是一款专门用于深度学习的边缘加速芯片，采用TSMC 16nm工艺，它具有小尺寸、高算力、低功耗和丰富的I/O接口等特点。

（编辑：惠州站长网）

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