2019年，人工智能是最受瞩目的领域，从医疗保健到招聘各个行业都在拥抱AI。纵观全球，尽管软件和算法演进很快，但硬件和算力的结合却能使AI的落地场景演进成为可能。在AI市场，全球领先的公司英伟达，已经从游戏、超级计算机到神经网络的大型计算应用领域建立业界标准，过去的半年中，以寒武纪、华为、阿里巴巴为代表中国军团对云端AI市场不断推出新品，对这个领域全球竞争秩序发起了冲击。
中国云端AI市场，三大厂商密集发布新品上市
2019年6月20日，寒武纪宣布推出第二代云端AI芯片思云270及板卡产品。处理非稀疏深度学习模型的理论峰值性能提升至上一代MLU100的4倍，达到128TOPS（INT8）；同时兼容INT4和INT16运算，理论峰值分别达到256TOPS和64TOPS；支持浮点运算和混合精度运算。
图：寒武纪思云270芯片。
图：寒武纪思云270芯片。
8月23日，华为正式发布算力最强的AI处理器Ascend910（昇腾910），同时推出了全场景AI计算框架MindSphore。实际测试结果表明，在算力方面，昇腾910完全达到了设计规格，即：半精度（FP16）算力达到256Tera-FLOPS，整数精度（INT8）算力达到512Tera-OPS；重要的是，达到规格算力所需功耗仅310W，明显低于设计规格的350W。
图：华为昇腾910现场展示。
图：华为昇腾910现场展示。
9月25日，在杭州云栖大会上，达摩院院长张建锋现场展示了阿里推出全球最强的AI芯片——含光800。这是一款云端神经网络处理器，主打推理，重点应用于视觉场景，在业界标准的ResNet-50测试中，含光800推理性能达到78563IPS，比目前业界最好的AI芯片性能高4倍；能效比500IPS/W，是第二名的3.3倍。
图：云栖大会上达摩院展台上展出的含光800NPU。
图：云栖大会上达摩院展台上展出的含光800NPU。
图：云栖大会上含光800NPU测试评估主动散热PCIe板卡。
云端AI芯片市场为什么这么热？
随着物联网技术的迅猛发展，全球联网设备数量呈现爆发式增长，联网设备的数量在2014年到2020年间的年复合增长率预计将达23.1%，到2020年物联网设备数量达到501亿。IDC预测2020年全球数据总量将突破40ZB，到2025年，全球联网设备一年产生的数据量达到79.4ZB。在阿里云栖大会上，阿里巴巴董事长张勇提出的公开预测数据显示，到2025年，全球一年产生的数据将达175ZB，是IDC预测的两倍。
数据是数字经济时代的石油，算力是数字经济时代的发动机，把数据变成石油，其中AI芯片是关键。根据ABIResearch的第一份报告“云端AI芯片：市场前景和供应商定位”表示：云端AI推理和训练所产生的AI芯片市场，预计将从2019年的42亿美元增长到2024年的100亿美元。终端AI芯片市场也将近80亿美元。
与终端AI芯片相比，云端AI芯片通常具有更高的计算能力，更高的功耗，更大的物理占用面积，因此也相对更加昂贵。对于互联网和云服务商，其自身对于AI芯片需求越大，意味着需要付出的成本更为高昂，这也是阿里巴巴、华为、亚马逊等公司纷纷自研芯片的初始原因。
三位中国挑战者的实力展示
到目前为止，云端AI市场一直由英伟达的GPU和英特尔的CPU主导，而现在的它们正面临着HabanaLabs、高通等公司的挑战。最近寒武纪、华为和阿里巴巴新品的发布，也正是宣布进入这一高地。
行业权威人士指出，考虑到国内高端人工智能技术的匮乏，人工智能硬件在中国还处于新兴产业，市场潜力巨大，2019年，多家公司推出新品，很快与Nvidia展开激烈的竞争，是否能切分蛋糕，实力非常关键。
第一、在芯片性能方面，寒武纪“思元270”的性能参数有意向业界标杆英伟达TeslaT4看齐。“思元270”可支持INT16/INT8/INT4等多种定点精度计算，INT16的峰值性能为64Tops（64万亿次运算），INT8为128Tops，INT4为256Tops。
对比TeslaT4，FP16的峰值性能为65Tops，INT8为130Tops，INT4为260Tops。
功耗方面，“思元270”功耗为75w，与TeslaT4持平。
寒武纪在训练领域的低精度整数运算实现了关键性突破，思元270训练版板卡将可通过8位或16位定点运算提供卓越的人工智能训练性能，该技术有望成为AI芯片发展的重要里程碑。
第二、华为轮值董事长徐直军对业界表示：昇腾910总体技术表现超出预期，作为算力最强AI处理器，当之无愧。我们已经把昇腾910用于实际AI训练任务。比如，在典型的ResNet50网络的训练中，昇腾910与MindSpore配合，与现有主流训练单卡配合TensorFlow相比，显示出接近2倍的性能提升。
如同手机市场，华为在AI战略商摆出了挑战对手的姿态，手机市场上华为自有品牌手机加上自有麒麟芯片技术，把握住5G手机的领先优势，在AI市场，华为拿出昇腾910+MindSphere的硬件与架构服务组合，还有自主的训练架构以及整合能力。虽然这个组合在海外市场能否开展业务令人怀疑，但在价格和效能驱动夏，华为在AI市场更有竞争力，特别是智慧城市、自动驾驶车辆、物联网和之后会医疗等热门应用上，华为自有技术加上软硬整合，相信可以启动更大的市场。
第三、阿里巴巴首席技术官张剑锋表示，含光800的云端推理能力出众。1个含光800算力等于10个普通GPU，在业界标准的ResNet-50测试中，峰值性能达到78563IPS，每秒处理7.8万张图片，是目前全球最高性能的AI推理芯片，每瓦可以处理500张照片。同样以推理能力来说，含光800的推理能力是英伟达T4（1721IPS）的五倍，是英伟达P4的46倍，能效比是第二名HabanaLabs的Goya的3.3倍，是寒武纪MLU270的3.5倍。
在现场演示中，杭州城市大脑实时处理主城区的交通视频，需要40颗传统的GPU，延时300ms，使用含光800仅需要4颗，延时减低到150ms。在拍立淘商品库每天新增的10亿商品图片，使用传统GPU算力识别需要1小时，使用含光800可以缩短至5分钟。软硬件协同的极致设计体现了巨大市场前景。
结语
行业专家认为，人工智能将有可能得到规模化使用，大规模新技术会在未来二三十年取得突破。人工智能将给社会提供更多的效率，国家会因为人工智能发生翻天覆地的变化。
面对人工智能带来的改变，国家自身的发展会取决于这个国家的能力，取决于行业成熟性和算法、算力、基础设施的提供，比如超级计算机、超大规模的系统等一系列的支撑。作为中国本土云端AI芯片的主要供应商，寒武纪、华为和阿里平头哥，虽然现在比英伟达的实力还有差距，但在中国巨大的市场潜力和应用带动下，会有更多可能开发出先进产品，未来如何，让我们拭目以待。
