[原创] 云天励飞将正式推出AI芯片，中国芯再添新玩家

近几十年来，芯片厂商经营的模式都是他们在开发出芯片以后，就会以一定的价格卖给终端的厂商，后者借助前者提供的一些工具和开发参考，研发出产品，然后再卖给终端消费者。这种经营模式一致以来都没有太大的改变。

但在昨日，国内AI初创公司云天励飞宣布，他们将会推出免费的AI芯片。按该公司联合创始人陈宁博士的说法，做芯片并不是他们的临时决定，而是从建立之初就确定下来的目标。之所以会选择免费的模式，在于他们不是一个传统的AI芯片公司。“云天励飞的商业价值是提供云端AI服务的能力，而芯片只是我们打开人工智能服务和人工智能产业化的一把钥匙”，陈宁博士强调。

云天励飞研发副总和芯片团队负责人李爱军也表示，人工智能赋能百业的核心是体验，是个不断迭代、提升优化的过程。云天励飞打造的芯片+服务的目的是让人工智能更好的落地，更好的为客户服务，让用户获得更好的体验。按照他的说法，这个芯片免费是建立在他们整体解决方案的服务的基础上的。

公开资料显示，云天励飞成立于2014年，由于创始人的背景关系，从成立伊始，他们就刻下了“芯片+视觉+机器学习”跨界创新的烙印。而经过短短几年的发展，他们业已成为一家提供五位一体（芯片+算法+数据+应用+服务）端到端全栈式解决方案的供应商。据陈宁博士介绍，他们之前推出的“深目”方案目前已经被广泛应用到平安城市、智慧城市、智慧商业、无人机船车、机器人和智能制造等行业。

为什么做芯片？

在陈宁博士看来，在未来的人工智能时代，无终端不AI，无AI不芯片。

根据他的观点，在真正的物联网时代到来之后，所有的前端都将具备信息采集感知+认知的能力。但目前的前端只是一个信息采集设备，这远不能满足未来的需求。变革现在的前端感知也是势在必行。

基于这样的发展趋势，加上他们本身从端到云的服务模式，还有陈宁博士谈到的“AI的落地更多在于场景，场景痛点的突破在于AI芯片”的看法指导下，云天励飞选择了做芯片。

“云天励飞从2014年开始就通过场景定义算法、算法定义芯片，并设计了一系列面向深度学习的芯片，这就为我们么今天推出AI芯片提供了很多参考。这种场景化定义芯片的操作可以帮助我们更好地解决行业的痛点问题”，陈宁博士强调。

另外他还指出，芯片是人工智能的“躯体”，算法是人工智能的“灵魂”，而数据则是人工智能的“营养”。搞定这几个核心要素，再加上“应用场景”和“服务”这两个解决方案方面赋能的能力，就能把“它”放在各个传统行业里面，颠覆传统行业原有的体验和效果。在这个过程中，还可以通过迭代算法、采集海量数据，把数据的采集、标注，到算法的训练、应用升级、芯片升级，打造成一个闭环，形成机器的自学习。在这里，芯片是“算法+硬件”赋能一体的核心产物，这也是他们做芯片的另一方面考虑。

李爱军也从现在实际应用碰到的问题入手，讲述了云天励飞做芯片的原因。

他表示，在视觉计算方面，完全通过云端的人工智能来解决视觉计算，在未来是不现实的，这主要问题就在于海量像素以及实时识别的要求：

随着接入云端的摄像头越来越多，要处理的视频也越来越多，完全通过云端来解决视频的智能识别和认知，这个工作量是不可想象的；而来到实时性方面，仅把端侧的图片传到云端做处理，时延就已经非常大了，更不用说把摄像头的视频传到云端去。所以这种处理方式基本上是已经不可接受了。

“视觉AI的计算，从云端实现到嵌入式端实现是必然趋势”，李爱军说。而从过往产品的特点上看，ASIC是云天励飞的必然选择，他强调。

李爱军指出，现在市面上的主流运算器，CPU虽然非常通用，但是不适合人工智能算法；GPU并行能力很强，但是成本和功耗没发克服；FPGA虽然具有很高的灵活性，但他的成本也注定了他们不能在终端实现大规模应用。根据他们对场景和算法的理解，设计专用的AI芯片，实现嵌入式端人工智能落地，是一条必经之路。

陈宁博士告诉记者，云天励飞希望通过打造一系列的AI芯片，把它变成人工智能时代的水龙头和插座，去赋能各个行业的应用、赋能各个行业的产品，让它影响我们每天的生活，让人工智能无处不在。

这也是他们对于AI芯片的一个理解和愿景。

做什么样的芯片？

既然确定做芯片，对云天励飞来说，问题转变为打造什么样的芯片上。

从李爱军的介绍中我们得知，云天励飞AI芯片的设、主要以ASIP的设计思路为主。这让就可以让他们的处理芯片在具备了ASIP高性能、低功耗的优势之余，还能提供处理器级别的性能，这样的芯片就兼顾了端上应用的高性能、低功耗、低成本的要求，还保留了很好的灵活性，能够满足AI算法快速迭代的需求。

在这个思路的指导下，云天励飞在2016年完成了第一代深度学习神经网络处理器NNP100的研制，并基于FPGA载体实现商用。李爱军介绍说，NNP100深度结合云天励飞自研深度学习算法，与自研神经网络模型深度耦合，具有强大的运算处理能力以及灵活的模型pooling能力，设计上支持PE数量根据场景需求任意扩展和裁剪，非常灵活，同时它又具有高性能、低时延和低功耗技术优势。

基于NNP100的技术基础，云天励飞已经在研发第二代深度学习神经网络处理器NNP200，并取得阶段性成果。NNP200也将集成于云天励飞IPU (inteligence processor unit)芯片上，并用于智能终端产品。据透露，这个神经网络处理器用的云天励飞自有的IP。

李爱军表示，新一代的视觉AI芯片我们采用业界领先的22nm工艺打造，工艺的性能、功耗、面积经过仿真、分析、比对，对比业界主流的28nm工艺，都具有一定优势，性能提升约10%，功耗降低约15%，面积减小15%-20%。在具体的性能测试上，能达到2Tops/W的高能量效率。

“与Nvidia开源的nvDLA相比，相同运算力下，在很小的内存带宽下，算法模型效率可以提高18倍。与麒麟970相比，相同运算力下，比970的性能提高4.4倍”，李爱军进一步指出。

陈宁告诉记者，云天励飞的IPU芯片计划在今年年中实现流片，并在明年上半年推向商用，最终通过模式创新，打造一个开放赋能的芯片平台。

陈宁博士表示，作为一个聚焦于视觉的供应商，云天励飞的目标就是用芯片去激活这些传统的摄像头。到2025年，让1亿摄像头拥有AI芯。

“除了在芯片技术上的创新之外，我们还将探索芯片商业模式的创新，力推“芯片+服务”的新玩法”，陈宁补充说。

文/半导体行业观察 李寿鹏

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