當下這個階段，如果你的芯片沒有一個某某性能最強的標志，那么奉勸你不要來國產芯片發布的圈子湊熱鬧。現在，這里是“地表最強”芯片的舞臺。

8月23日，華為在深圳總部推出AI處理器Ascend 910（昇騰910）。華為輪值董事長徐直軍表示，昇騰910總體技術表現超出預期，作為算力最強AI處理器，當之無愧。

圖片來源于華為官網

無獨有偶。9月25日，杭州云棲大會上，達摩院院長張建鋒現場展示了最強的AI推理芯片含光800。張建鋒表示，在業界標準的ResNet－50測試中，含光800推理性能達到78563 IPS，比目前業界最好的AI芯片性能高4倍；能效比500 IPS／W，是第二名的3．3倍。

看到這里，大家發現阿里、華為對于“最”字的應用是不是過于隨意了？這看起來更像是文字游戲，之后所有在某一領域拔尖的芯片都可以用這樣的方式冠以“地表最強”的稱號。

但我們無力反駁。昇騰910確實是目前算力最強的AI芯片，而含光800也確實是目前AI推理能夠力最強的芯片。

無論如何，昇騰910和含光800在中國芯片歷程上都有著自己突出的貢獻，在我們的芯片發展史也都會寫下濃墨重彩的一筆。

昇騰910－最快的訓練芯片

昇騰910搭載的是華為自研的達芬奇架構，達芬奇從IP到指令集都是華為自己的專家創造的，并且支持全場景人工智能應用。昇騰910的算力是國際頂尖AI芯片的2倍，相當50個當前最新最強的CPU。因此，昇騰910的訓練速度比當前最新最強的芯片提升了50％－100％。

昇騰910 AI處理器內置32個達芬奇AI Core，基于臺積電7nm增強版EUV工藝。除了基于達芬奇架構的AI核外，昇騰910還集成了多個CPU、DVPP和任務調度器（Task Scheduler），因而具有自我管理能力，可以充分發揮其高算力的優勢。在算力方面，昇騰910芯片達到了設計規格（半精度（FP16）256Tera－FLOPS；整數精度（INT8）512Tera－OPS）。此外，昇騰910芯片達到規格算力所需功耗（310W）低于設計值（350W）。

在華為全聯接2019大會上，華為發布了全球最快AI訓練集群華為Atlas 900。其就是基于數千顆昇騰910 AI處理器互聯構成，總算力達到256P～1024P FLOPS ＠FP16，相當于50萬臺PC的計算能力。

圖片來源于華為官網

含光800－最強的推理芯片

含光800是一款云端AI推理芯片，峰值性能為7．8萬IPS（每秒能處理7．8萬張照片），峰值能效達到500IPS／W。據介紹，1顆含光800的算力相當于10顆GPU，目前基于含光800的AI云服務已在阿里云上線。

圖片來源于平頭哥官方宣傳圖

含光800不同于基于馮·諾依曼架構的傳統通用處理器，而是根據神經網絡推理運算特征，設計特定的硬件神經元、高速連接的存儲結構以及專用指令集，對內存和計算單元實現高效組織管理，實現單條指令完成多個操作，提高計算效率和內存訪問效率。

含光800在算法方面也得到了加強。阿里巴巴達摩院機器智能實驗室過去兩年構建了完整的算法體系，涵蓋語音智能、語言技術、機器視覺、決策智能等方向，并且取得多個世界領先水平的成果。

不管是訓練還是推理都需要強大的算力支撐，而兩塊芯片都表現了優異的性能。

經實測，昇騰910 打造的Atlas 900可以在60秒完成基于Resnet－50模型訓練，比第2名快15％。這可以讓研究人員更快的進行圖像、語音的AI模型訓練，讓人類更高效的探索宇宙奧秘、預測天氣、勘探石油，加速自動駕駛的商用進程。在一張匯聚有20萬顆星星的南半球星空圖上，天文學家想找出某種特征的星體，需要169天的工作量，Atlas 900只需要10秒。

在城市大腦中實時處理杭州主城區交通視頻，需要40顆傳統GPU，延時為300ms，使用含光800僅需4顆，延時降至150ms。

昇騰910和含光800有一個共同點，都不單獨對外銷售。昇騰910通過AI加速模塊、AI加速卡、AI服務器等形式對第三方銷售；含光800將通過阿里云對外輸出AI算力。

昇騰910和含光800可謂是術業有專攻，各自有各自的特點。不管是訓練還是推理，在AI應用落地中都至關重要，兩款芯片能夠在各自的領域做到世界第一，足見各自背后團隊的真功夫。同時，這些有著中文古典名字的芯片不斷涌現也代表著國產芯的欣欣向榮。如果有其他的企業能夠做到這一點，相信大家也愿意繼續被這樣的“文字游戲”所套路。