算法算力芯片

『壹』 零跑汽车发布自动驾驶芯片：算力4.2TOPS 支持L3级自动驾驶

国家发改委产业发展司机械装备处处长吴卫

未来，中国制造的汽车将是全球新技术融合最多、创新融合最多的，也必将领跑全球汽车工业。

同时，汽车芯片领域的竞争也异常激烈。相比于消费电子产品的芯片，汽车芯片对安全性、稳定性的要求更高，是芯片行业共同面对的难题，这也是中国芯片公司的机会。

结语：自研技术让零跑更具竞争力

零跑汽车是中国造车新势力企业中第一个自主研发汽车自动驾驶芯片的，搭载这款芯片的量产车零跑C11下月就将发布。零跑汽车在自动驾驶领域的飞速进步，也得到了用户的认可。

统计数据显示，零跑汽车两款量产车型从今年7月以来销量逐步攀升，9月销量破千，10月销量有望突破1600辆，大量的自研技术让零跑这一造车新势力具备了更强的竞争力。

本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。

『贰』 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。

『叁』 “算力”是什么意思

算力是比特币网络处理能力的度量单位。即为计算机计算哈希函数输出的速度。比特币网络必须为了安全目的而进行密集的数学和加密相关操作。 例如，当网络达到10Th/s的哈希率时，意味着它可以每秒进行10万亿次计算。

在通过“挖矿”得到比特币的过程中，我们需要找到其相应的解m，而对于任何一个六十四位的哈希值，要找到其解m，都没有固定算法，只能靠计算机随机的hash碰撞，而一个挖矿机每秒钟能做多少次hash碰撞，就是其“算力”的代表，单位写成hash/s,这就是所谓工作量证明机制POW。

(3)算法算力芯片扩展阅读

算力为大数据的发展提供坚实的基础保障，大数据的爆发式增长，给现有算力提出了巨大挑战。互联网时代的大数据高速积累，全球数据总量几何式增长，现有的计算能力已经不能满足需求。据IDC报告，全球信息数据90% 产生于最近几年。并且到2020年，40% 左右的信息会被云计算服务商收存，其中1/3 的数据具有价值。

因此算力的发展迫在眉睫，否则将会极大束缚人工智能的发展应用。我国在算力、算法方面与世界先进水平有较大差距。算力的核心在芯片。因此需要在算力领域加大研发投入，缩小甚至赶超与世界发达国家差距。

算力单位

1 kH / s =每秒1,000哈希

1 MH / s =每秒1,000,000次哈希。

1 GH / s =每秒1,000,000,000次哈希。

1 TH / s =每秒1,000,000,000,000次哈希。

1 PH / s =每秒1,000,000,000,000,000次哈希。

1 EH / s =每秒1,000,000,000,000,000,000次哈希。

『肆』 华为的首款 5G 基站「天罡芯片」是什么类型的芯片，性能如何

天罡芯片是业界首款5G基站核心芯片，拥有超高集成度和超强运算能力，具体体现为：

1、可以控制业内最高的64路通道，支持200M的运营商频谱带宽，天罡芯片，完全可以满足未来网络部署的需求。

2、尺寸缩小55%，重量减小23%，支持超宽频谱，可以让全球90%的站点在不改造市电的情况下实现5G，预计可以把5G基站重量减少一半，有效解决站点获取难、成本高等挑战。

3、在极低的天面尺寸规格下, 支持大规模集成有源PA（功放）和无源阵子。

4、还具有极强的算力，搭载了最新的算法及Beamforming（波束赋形），较以往芯片性能增强约2.5倍。

『伍』 给人工智能提供算力的芯片有哪些类型

给人工智能提供算力的芯片类型有gpu、fpga和ASIC等。

GPU，是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上图像运算工作的微处理器，与CU类似，只不过GPU是专为执行复杂的数学和几何计算而设计的，这些计算是图形渲染所必需的。

FPGA能完成任何数字器件的功能的芯片，甚至是高性能CPU都可以用FPGA来实现。 Intel在2015年以161亿美元收购了FPGA龙 Alter头，其目的之一也是看中FPGA的专用计算能力在未来人工智能领域的发展。

ASIC是指应特定用户要求或特定电子系统的需要而设计、制造的集成电路。严格意义上来讲，ASIC是一种专用芯片，与传统的通用芯片有一定的差异。是为了某种特定的需求而专门定制的芯片。谷歌最近曝光的专用于人工智能深度学习计算的TPU其实也是一款ASIC。

(5)算法算力芯片扩展阅读：

芯片又叫集成电路，按照功能不同可分为很多种，有负责电源电压输出控制的，有负责音频视频处理的，还有负责复杂运算处理的。算法必须借助芯片才能够运行，而由于各个芯片在不同场景的计算能力不同，算法的处理速度、能耗也就不同在人工智能市场高速发展的今天，人们都在寻找更能让深度学习算法更快速、更低能耗执行的芯片。

『陆』 寒武纪首颗7nm AI训练芯片量产，这芯片有何特别之处

寒武纪思元290智能芯片及加速卡、玄思1000智能加速器量产落地后首次正式亮相。思元290智能芯片是寒武纪的首颗训练芯片，采用台积电7nm先进制程工艺，集成460亿个晶体管，全面支持AI训练、推理或混合型人工智能计算加速任务。

寒武纪介绍称，此次推出的训练产品线将面向互联网、金融、交通、能源、电力和制造等领域的复杂AI应用场景提供充裕算力，推动人工智能赋能产业升级，思元290芯片及加速卡已与部分硬件合作伙伴完成适配，并实现规模化出货。

值得注意的是，华为和英伟达早已推出7nm工艺的同类型芯片，而在此前失去华为这个大客户后，寒武纪在商业化方面也面临不少压力，也不得不开拓新的客户。去年前三季度，寒武纪实现营收1.58亿元，仅有2019年的35%，亏损也超过3亿元。

不过，先进工艺芯片的推出也刺激了资本市场。今日，寒武纪大幅高开，盘中涨幅一度超过18%，随后略有回落，截止发稿市值超过670亿元，距公司此前上市后达到的千亿元市值仍有差距。

『柒』 算法公司角逐AI芯片，商业化之难如何破

二月初，AI芯片投资回暖。2月25日，成立100天的GPU芯片公司摩尔线程宣布融资数十亿元，摩尔线程由前英伟达全球副总裁、中国区总经理张建中创立，其融资信息刚发布立刻在业界发酵。2月11日，另一家GPU芯片的创业公司登临科技宣布完成了A+轮融资，首款GPU+人工智能处理器已成功回片通过测试，开始客户送样。

与此同时，另一阵营的AI算法公司纷纷提速AI芯片商业化进程。2月18日，网络在年度财报会上首次披露AI芯片的进展情况，加上此前其AI芯片将单独运作进行正与IDG等进行融资谈判的消息被媒体传出，网络AI芯片的商业化被猜提速。2月9日，由做了二十余年算法余凯其创立的AI芯片公司地平线，宣布完成3.5亿美元的C3轮融资、其自动驾驶芯片今年出货量将突破100万片。也是在最近，另外一家AI算法公司依图科技将推出第二颗AI芯片消息，也被传出，而其上市招股书显示，募集资金中有23亿将用于新一代芯片的研发以及生态布局。

『捌』 简述cpu、gpu、fpga和asic四种人工智能芯片的性能

FPGA（Field Programmable Gate Array，现场可编程门阵列）具有足够的计算能力和足够的灵活性。FPGA的计算速度快是源于它本质上是无指令、无需共享内存的体系结构。对于保存状态的需求，FPGA中的寄存器和片上内存（BRAM）是属于各自的控制逻辑的，无需不必要的仲裁和缓存，因此FPGA在运算速度足够快，优于GPU。同时FPGA也是一种半定制的硬件，通过编程可定义其中的单元配置和链接架构进行计算，因此具有较强的灵活性。相对于GPU，FPGA能管理能运算，但是相对开发周期长，复杂算法开发难度大。
ASIC（Application Specific Integrated Circuit特定用途集成电路）根据产品的需求进行特定设计和制造的集成电路，能够在特定功能上进行强化，具有更高的处理速度和更低的能耗。缺点是研发成本高，前期研发投入周期长，且由于是定制化，可复制性一般，因此只有用量足够大时才能够分摊前期投入，降低成本。
CPU：
中央处理器作为计算机系统的运算和控制核心，是信息处理、程序运行的最终执行单元，CPU 是对计算机的所有硬件资源（如存储器、输入输出单元） 进行控制调配、执行通用运算的核心硬件单元。
优点：CPU有大量的缓存和复杂的逻辑控制单元，非常擅长逻辑控制、串行的运算
缺点：不擅长复杂算法运算和处理并行重复的操作。
对于AI芯片来说，算力最弱的是cpu。虽然cpu主频最高，但是单颗也就8核,16核的样子，一个核3.5g,16核也就56g，再考虑指令周期，每秒最多也就30g次乘法。还是定点的。
生产厂商:intel、AMD
现在设计师最需要的就是GPUCPU，呆猫桌面云可以享受高GPUCPU的待遇。
GPU：
图形处理器，又称显示核心、视觉处理器、显示芯片，是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上做图像和图形相关运算工作的微处理器。
优点：提供了多核并行计算的基础结构，且核心数非常多，可以支撑大量数据的并行计算，拥有更高的浮点运算能力。
缺点：管理控制能力（最弱），功耗（最高）。
生产厂商：AMD、NVIDIA

『玖』 算法是集成在系统里 还是芯片里

国密算法是国家密码局制定标准的一系列算法。其中包括了对称加密算法，椭圆曲线非对称加密算法，杂凑算法。具体包括SM1,SM2,SM3等，其中： SM2为国家密码管理局公布的公钥算法，其加密强度为256位。其它几个重要的商用密码算法包括： SM1，对称加密算法，加密强度为128位，采用硬件实现； SM3，密码杂凑算法，杂凑值长度为32字节，和SM2算法同期公布，参见《国家密码管理局公告（第 22 号）》； SMS4，对称加密算法，随WAPI标准一起公布，可使用软件实现，加密强度为128位。