寒武纪|寒武纪:等待下一个爆发期( 三 )
从“云边端一体化”走向“云边端车”四位一体 , 对智能驾驶行业来说是一种未来的必然趋势 , 对寒武纪自身来说则是一个自然的发展过程 。
寒武纪的“云边端车”处理器都是用统一的处理器架构和基础软件平台 , 这意味着开发者只要在某一端应用寒武纪的产品 , 其他端很容易就能实现互相兼容 , 大大减少不同平台的开发和应用迁移成本 。
寒武纪“云边端车”的协同优势 , 在目前国内车载智能芯片厂家中是较为独特的 。
首先就是设计经验直接复用 。 国内智能驾驶芯片企业一般采用12纳米、14纳米、16纳米制程居多 , 行歌科技却起步就要做7纳米制程、200 TOPS以上算力 。 这种大算力、先进制程芯片 , 没有过7纳米制程经验的AI芯片企业是很难操作的 , 行歌科技的优势就在于可以直接复用母公司寒武纪的7纳米芯片设计经验 。
其次 , 寒武纪的云端AI芯片属于通用型AI芯片(非通用处理器) , 具有通用的AI软件栈 , 客户可以根据需要方便移植或开发自己的算法 。 从云端芯片到车载芯片 , 芯片上要移植新的智能驾驶算法 , 这种通用型就能够避免行歌科技重新花大量的时间和精力去做适配工作 。
第三 , 在车载AI芯片的车规级要求上 , 虽然寒武纪此前没有做过车规级产品 , 但从工业级到车规级 , 更多区别在于车规级的温度、振动、侵蚀、电磁兼容、可靠性、一致性、产品生命周期等要求更严格 , 对芯片设计本身而言结构变化并不大 , 拓展车载芯片的难度并不会高于此前从终端拓展到云端、边缘端 。
一家企业能够不断拓展新的领域 , 且新领域具有足够的市场空间 , 值得新入局者来此施展手脚 , 那么市场格局的新变化就颇值得关注 。
据了解 , 市面上具有“云边端车”生态协同优势的玩家 , 其实只有两三家 , 寒武纪正是其中之一 。 芯片领域一位投资人认为 , 车载智能芯片这一赛道在巨头之外还是容得下五六家初创芯片公司 , 最终可能会有三家初创公司胜出 , 寒武纪或许也会是其中之一 。
等待下一个必然中的爆发期从2016年成立至今 , 寒武纪智能芯片的架构已经更迭了四代 。
比如最新的第四代智能处理器架构MLUarch03 , 拥有新一代张量运算单元 , 内置Supercharger模块大幅提升各类卷积效率;采用全新的多算子硬件融合技术 , 在软件融合的基础上大幅减少算子执行时间;片上通讯带宽是上一代MLUarch02的2倍、片上共享缓存容量最高是MLUarch02的2.75倍 。 配合最新架构 , 寒武纪还推出全新MLUv03指令集 , 更完备 , 更高效且向前兼容 。
寒武纪智能芯片架构演进
图源:企业官网
以每一代的架构为基础 , 都可以开发出适合不同端的IP、芯片矩阵 。 而每一款芯片 , 又都会分成不同组件 , 比如按照十几个组件设立十几个研发小组 , 每个小组来做一个组件 , 最后把组件拼起来形成智能芯片 。 不同的小组可以根据项目需求 , 对组件进行多种组合、拼接 , 并实现不同芯片功能组件上重叠部分的高效复用 。
一方面 , 这就使得云、边、端、车不同芯片拥有很多可以复用的组件与设计 , 让“云边端车”协同优势成为可能;另一方面 , 这也使得过去的积累不会因为业务线变化而浪费 , 哪怕是现在总营收占比已经很小的IP授权业务 , 对于其他覆盖面更多的业务线 , 仍然有着生态拓展、技术复用的价值 , 比如在边缘侧智能芯片设计上复用 。
作为国内AI芯片领域的先发者 , 先发者总要先去踩坑 , 但走过的每一步 , 都算数 。
寒武纪展示给外界的架构更迭 , 一代又一代 , 是清晰而确定的 。 但每一代架构更迭的背后 , 并不是一个重复造不同轮子的过程 。
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