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太湖之光显神威,国产服务器芯片势力抬头

时间:2016-12-27 来源:21ic 作者:Tina
2016年初,一场人机大战点燃了人工智能芯片的争夺战,而作为核心和底层基础的人工智能芯片已经成为半导体公司的新宠。 计算机芯片巨头NVIDIA日前发布了支持深度学习技术的新款芯片Tesla P100,而早在2015年10月,Intel就收购了Saffron谋求发力AI芯片,IBM、高通、苹果均纷纷跟进。科技巨头纷纷发力智能芯片的背后,是产业巨大的发展潜力。  
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(人工智能统计,按行业划分) 这么一大块肥肉,说是不垂涎,那都是不吃葡萄说葡萄酸的心态。国产服务器芯片在今年也开始有了起色,咱们先不表大名鼎鼎的寒武纪芯片,就聊聊名字略中二但却着实排名世界第一的“神威·太湖之光”超级计算机。区别于“天河 2 号”采用的英特尔 Xeon E5-2692v2 12 核处理器,“神威·太湖之光”首次采用国产核心处理器“申威 26010”。“神威·太湖之光”运算速度达到每秒运算一千万亿次,理论最高速达 125.4 petaflops。这一数值约为“天河 2 号”的两倍。2016年度戈登贝尔奖的6个提名中,“神威·太湖之光”就占了3个,分别涉及大气、海洋、材料三个领域的应用,可见“神威·太湖之光”在环境方面突出表现。 今年六月,中星微“数字多媒体芯片技术”国家重点实验室那颗首款嵌入式神经网络处理器芯片(NPU),这款基于深度学习的芯片可运用在人脸识别上,最高能达到98%的准确率,超过人眼的识别率,目前已应用于全球首款嵌入式视频处理芯片“星光智能一号”。“星光智能一号”是一款嵌入式NPU。神经网络处理器NPU还未被熟知,却是芯片领域热门的技术。它与冯诺依曼架构中的CPU处理器相对,采用的是“数据驱动并行计算”这种颠覆性的新型架构。如果将冯诺依曼架构处理数据的方式类比成单车道,那么“数据驱动并行计算”是128条多车道并行,可以同时处理128个数据,利于处理视频、图像类的海量多媒体数据。 除人工智能芯片外,其他消费类芯片实力也不可小觑,就以麒麟系列芯片为例,着实让小编骄傲了好一阵。2016年10月19日,华为最新发布了麒麟960,相比上代麒麟950有着全方位的提升,集诸多技术创新于一身,在性能、续航、拍照、音频、通信、安全六大方面都有巨大的进步,很多地方在整个行业都还是第一次:首发Cortex-A73 CPU核心与Mali-G71 GPU核心、首发Vulkan API完整商业方案、首发UFS 2.1闪存存储技术、集成全新微智核i6、首次提出可信联接概念、集成自研全球通基带等等。 不得不说,国产服务器芯片势力抬头,简直是不鸣则已的节奏。
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