含光

2019年9月25日，阿里在云栖大会上推出了AI推理芯片——含光800。

 

基于含光800的AI云服务也在发布当天同步上线。

 

 

含光800表现

 

含光800的峰值性能为78563 IPS（每秒能处理7.8万张图片），最高能效比500 IPS/W（每瓦功率能处理500张图片）。

 

1颗含光800的算力相当于10颗GPU，一个量级的提升。

 

例如实时处理杭州主城区交通视频，需要40颗传统GPU，延时为300ms，使用含光800仅需4颗，延时降至150ms，同时单路视频功耗从2.8W降至1W.

 

含光800目前已大规模应用阿里巴巴集团内部城市大脑、拍立淘等业务。

 

城市大脑是阿里云首创的产业AI应用，杭州、海口、北京、上海、拉萨、澳门、吉隆坡等境内外23个城市已先后引入城市大脑。利用人工智能、大数据、物联网等先进技术，为城市交通治理、环境保护、城市精细化管理、区域经济管理等构建一个后台系统，打通不同平台，推动城市数字化管理。

 

拍立淘是手机淘宝上拍照购物的一个功能。拍照或者上传照片就可以搜索商品。目前拍立淘支持几亿图片的实时检索索引，包括男女服装，包，鞋以及其他如美妆，家居，饰品等不同种类的商品。

 

芯片参数

含光800采用台积电12nm工艺，包含170亿晶体管。

 

昇腾

2019年8月23日，华为在深圳发布了昇腾Ascend 910，并通过华为云为用户提供更加强大的AI算力和开源开发环境。

昇腾910基于自研的达芬奇架构，采用台积电7nm增强版EUV工艺，是目前全球已发布的单芯片计算密度最大的AI芯片。

昇腾910内置32个达芬奇AI Core，另外还集成了多个CPU、DVPP和任务调度器（Task Scheduler），具有自我管理能力，可以充分发挥其高算力的优势。

 

在算力方面，昇腾910芯片达到了设计规格（半精度（FP16）256Tera-FLOPS；整数精度（INT8）512Tera-OPS）。此外，昇腾910芯片达到规格算力所需功耗（310W）低于设计值（350W）。

 

在9月18日的华为全连接大会上，华为正式发布了Atlas 900：全球最快的AI训练集群。Atlas 900部署在华为云EI集群上，并以极优惠的价格向全球科研机构和大学开放。

 

含光 VS 昇腾

 

含光800正如其名，是一把剑，剑走偏锋。因为含光800是推理（Inference）芯片，而且是在云端。华为也有专用的推理芯片昇腾310，但主要用在端侧，比如在手机上，给各种AI应用提供算力。华为在云端则由昇腾910提供大算力训练（Train）平台，因为在AI领域，最消耗算力的是训练，推理相对来说计算量要小很多。

 

从算力的角度，阿里发布的含光800确实不值一提，确实也没有过多强调自己的算力。当然，阿里作为芯片领域的新人，去拼算力是不现实的，而且训练芯片的技术难度和推理芯片也不在一个层次，一年多不可能研发成功。

 

所以，阿里的主要考虑角度是从内部业务出发：阿里云的城市大脑，拍立淘。与其花重金购买英伟达的GPU来做部署，不如自己做一款芯片更节省成本，而且客户体验更好。在国内云计算领域，阿里云是份额最高的，和政府合作也非常多，是一个很好的契机。“剑走偏锋”也不无道理。

 

当然，第一步还是稳一点，采用的是上一代的12nm工艺，和华为采用的7nm增强版EUV工艺，天然具有差距。因此阿里并没有放出自己芯片算力的相关数据，而是主打每秒xx图片的处理速度，这个数据其实和应用以及软件配套关系很大，并不是芯片本身的参数。

另一方面，华为的昇腾处理器只是其AI战略的一部分，华为的目标是全栈全场景+生态。

 

相比之下，阿里目前的思路还是数字化，反复推销的还是其云计算、大数据、智联网、移动协同，还不够具体化，落地进度缓慢。

 

当然，随着平头哥的崛起以及含光800的成功流片，中国AI芯片领域越来越热闹，百花齐放百家争鸣，一定会越来越好。

 

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