来源 :中国经济导报网2023-07-28
当下，以AIGC为代表的AI新应用正在兴起，人工智能芯片的重要性、需求量与日俱增。
AIGC的技术底座是“大型语言模型(Large Language Models，简称为“大模型”)”。随着大模型的迭代，所需的参数呈指数级增长，以OpenAI发布的GPT模型系列为例：2019年发布的GPT-2有15亿个参数，2020年发布的GPT-3则有1750亿个参数。各模态智能数据的训练到推理均需要算力的加持，随着模型逐渐复杂化，所对应的算力需求也水涨船高，智能芯片市场有望迎来增量需求的支撑。
据了解，寒武纪成立于2016年，专注于人工智能芯片产品的研发与技术创新，致力于打造人工智能领域的核心处理器芯片，让机器更好地理解和服务人类，是国内最注重研发投入的科技公司之一。寒武纪持续在技术和产品领域加大研发投入和人才投入，构建了一整套科学的产品管理体系及客户服务体系，为持续的创新和科研实力积累提供了稳固的支撑。
截止目前，寒武纪能提供云边端一体、软硬件协同、训练推理融合、具备统一生态的系列化智能芯片产品和平台化基础系统软件。寒武纪秉承开放、合作、共赢的态度与客户紧密协作，为互联网、能源、金融等行业的智能化升级提供充裕的底层算力支撑。
值得关注的是，寒武纪掌握的智能处理器指令集、智能处理器微架构、智能芯片编程语言、智能芯片数学库等核心技术，具有壁垒高、研发难、应用广等特点，对集成电路行业与人工智能产业具有重要的技术价值、经济价值和生态价值。
寒武纪坚持自研智能芯片架构、指令集，是全球范围内在该技术方向积累最为深厚的公司之一。经过持续的投入与积累，2022年寒武纪已完成第五代智能处理器微架构和智能处理器指令集的研发工作。新一代智能处理器微架构对推荐系统和大语言模型的训练推理等场景进行了重点优化，扩展了FP19等数据表示类型，在编程灵活性、能效、功耗、面积等方面大幅提升了产品竞争力。
同时，2022年寒武纪的基础系统软件平台相比前期版本也进行了优化和迭代。一方面，推理软件平台持续完善了推理加速引擎MagicMind及其周边生态，在功能上已全面支持视频理解、图像分类、相似度检测、语义分割、文本检测、OCR、语音及自然语言处理、搜索、推荐等领域的云边端推理业务，并完善了公有云、私有云部署的功能组件及管理模块;在性能上，MagicMind在多个领域的典型模型上，均取得不弱于同档位友商产品的表现;在兼容性上，MagicMind达到了稳定状态，版本发布保持了对前序版本的 API、ABI 兼容。另一方面，训练软件平台的研发和改进工作亦持续进行，在功能上支撑了寒武纪新的硬件平台以及 FP19数据精度，支撑了新的 PyTorch版本，算子覆盖度达到80%，TensorFlow的算子数量及交付网络模型均有所增加，支持了包括GPT类语言模型在内的多种主流模型的分布式训练。