安妮 发自 奥北科技园
量子位 出品 | 公众号 QbitAI

对AI芯片来说，“量产”是分水岭。

无论是成功流片，还是样片发布，离真正应用在各种场景都有段距离。具备量产的本领、能真正落地，就是一次质的飞跃了。

目前，可量产的国内AI芯片产商屈指可数，而比特大陆正是其中一家。去年年底，比特大陆旗下对标谷歌TPU的算丰TPU芯片BM 1680开始量产，基于该芯片的算丰SC1和SC1+的板卡与智能视频分析服务器算丰SS1同时对外出售。

而昨天，比特大陆又对外宣布了一些新目标。

比特大陆产品战略总监汤炜伟在媒体沟通会上表示，公司将按照“九个月一迭代”的节奏设计及量产新一代ASIC芯片，并将在安防、互联网和城市大数据方向布局AI。

矿机芯片起家，比特大陆凭何放出这样的“狠话”？

△ 比特大陆TPU芯片BM 1680

AI底气

“我们现在是一家领先的人工智能公司。”汤炜伟说。自2013年成立至今，比特大陆在已在全球拥有1000多名员工，其中60%都是研发人员。

△ 汤炜伟在沟通会现场

从矿机芯片到AI芯片的这次跨越，比特大陆不乏底气。

比特大陆方面说，核心原因有两点：一是具备矿机芯片积累下的芯片设计和制造的能力，二是拥有很多同行不具备的工程化的实现量产的能力。

此外，在AI人才方向上，比特大陆也有长时间的积累，从芯片到算法、再到中间做软件驱动、固件以及深度学习工具都有相应的团队在做，打造了一个将近200人的多层次团队。

从2013年到现在，比特大陆已经实现了将近10款芯片产品的成功量产和面市，其中AI品牌被命名为“算丰”。

摩尔定律？现在只用9个月

“算丰”这个名字来源自科幻小说《三体》中的智子（SOPHON）。

“我们希望，能利用人工智能能够改变各行各业。”汤炜伟说。目前为止，比特大陆有三款算丰系列产品，分别为TPU芯片BM 1680、算丰 SC1和SC1+的板卡和智能视频分析服务器算丰 SS1。

BM 1680是一款面向深度学习应用的张量计算加速处理的专用定制芯片，适用于CNN、RNN、DNN等深度神经网络的推理和训练。

基于BM1680芯片，比特大陆还提供算丰 SC1和SC1+的板卡产品。其中SC1 拥有一颗高性能的BM1680芯片，而SC1+ 则是双BM1680级联架构，芯片之间通过高速SerDes Chiplink互联，为深度学习计算带来全新的加速体验。

△ 算丰 SC1（右）和SC1+（左）板卡

一同发布的，还有智能视频分析服务器算丰SS1。这是一款新的深度学习服务器，基于比特大陆最新研发的算丰 SC1/SC1+深度学习加速卡和对于图像识别算法的深度理解而打造，专门为视频监控、互联网图像处理等多种应用场景提供强大的深度学习加速能力。

△ 基于算丰SS1的道路车辆识别演示

对于以后怎么走，汤炜伟给出了一条明确的产品时间线。

目前，28纳米的BM 1680已量产，据汤炜伟介绍，目前这款芯片产品的销售量级为数百台。

BM 1682在去年12月已进入流片阶段，预计今年第二季度量产。12nm的BM 1684预计今年9月流片，第四季度成功量产。这款芯片会拥有6TFlops的能力和30W的功耗，并支持FP16和INT8这样的低精度的计算。2019年第二季度会去投入研究第四代的芯片，功耗定位为30W，浮点峰值性能达到9T。

汤炜伟表示，比特大陆每一代芯片代与代之间的间隔是9个月。芯片行业有一条摩尔定律，是指芯片行业每18到24个月的周期里，计算能力能翻一番，或者在单位芯片面积里晶体管数量翻一倍。但比特大陆方面希望带来突破。

“今天我们要实现一个超摩尔定律，在一半时间内实现同样一个速度的迭代。”汤炜伟说。

汤炜伟将“超摩尔定律”的底气归因于“验证过的成功”，即之前芯片的经验验证了这样的迭代速度可行。“我们有一批经过数字货币芯片的战火洗礼的人才，”汤炜伟说，“凭借这些我有这方面的信心。”

落地场景

会中，汤炜伟提出产品层面的ABCR（即AI+Big Data+Cloud+Robot）的产品布局，并表示在2018年，将在安防、互联网和城市大数据三个方面落地。

“我们的最大特色就是，从底层的芯片到上层技术、算法是一体化的方案。”汤炜伟在谈到安防时表示，比特大陆能做出非常具有性价比和性能功耗比的整体方案。

而中国互联网这个市场巨大，互联网公司对GPU的需求量、对AI计算的需求量都呈爆炸式增长。比特大陆认为互联网公司需要引进的新计算硬件的数量巨大，但还暂未透露互联网方向的合作伙伴。

城市大数据方向的落地主要依托智慧城市，“通过城市大量的有效的民生社会的数据的收集数字化，并且通过AI来挖掘里面最重要的一些民生信息，最终把民生信息用于决策，能够回馈于社会，产生社会效益，这也是很多城市思考的问题。”汤炜伟说。

目前只做云端

终端芯片并不在比特大陆的短期计划中。当被量子位问及如何看待同行云端和终端两条腿同时走的发展战略时，汤炜伟表示，目前先做云端是在发挥自己的特长。

“因为终端的发展会产生很多的数据，而这些数据又需要在云端做一个聚合，做更深层次的数据挖掘，算法在云端也能更快的迭代，所以云和端是两条腿都会快速发展，”汤炜伟说，“但作为我们公司来讲，我们从数字货币那一块做的是高性能的计算，高性能计算本质最开始还是在偏高性能计算的，所以我们切入云端做服务器上的AI芯片也是非常自然的一个事情，我们就是发挥自己的特长吧在现阶段。”

被问到如何看待国内外同行的竞争时，汤炜伟表示人工智能芯片是大家共同看到的一个蓝海。

“我们在蓝海里面肯定是合作大于竞争，”汤炜伟说，“未来合作前景广阔。”

— 完 —

加入社群

量子位AI社群13群开始招募啦，欢迎对AI感兴趣的同学，加小助手微信qbitbot5入群；

此外，量子位专业细分群(自动驾驶、CV、NLP、机器学习等)正在招募，面向正在从事相关领域的工程师及研究人员。

进群请加小助手微信号qbitbot5，并务必备注相应群的关键词~通过审核后我们将邀请进群。（专业群审核较严，敬请谅解）

诚挚招聘

量子位正在招募编辑/记者，工作地点在北京中关村。期待有才气、有热情的同学加入我们！相关细节，请在量子位公众号(QbitAI)对话界面，回复“招聘”两个字。

量子位 QbitAI · 头条号签约作者

վ'ᴗ' ի 追踪AI技术和产品新动态