云顶国际- 云顶赌场- 娱乐城寒武纪股价再超茅台 它距离成为英伟达有多远？

2025-11-09 17:08:02

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　　可兄弟俩并没有放弃，他们的坚持也在2014年迎来了令人瞩目的学术成果：陈云霁、陈天石与其他合作者的论文《DianNao：一种小尺度的高吞吐率机器学习加速器》《DaDianNao：一种机器学习超级计算机》接连获得处理器领域国际顶会的最佳论文奖。这两篇论文首次提出的专用神经网络芯片架构，让AI不再只存在于大型服务器，还可以被嵌入各种终端设备。论文还设计出专为神经网络设计的芯片原型，证明深度学习算法在专用

　　DianNao和DaDianNao开创了深度学习处理器方向，发布后被Google的TPU团队、英伟达等全球数百个科研机构引用，被视为AI专用芯片领域的奠基作之一。《科学》杂志评价陈云霁和陈天石是深度学习处理器的“先驱”。随着2016年AlphaGO战胜围棋世界冠军李世石，AI研究逐渐升温，科学家们已经不再满足于在ImageNet学术竞赛上用神经网络识别猫狗，AI开始从实验室迈向产业。2015年，陈云霁团队研发的AI专用原型芯片在实验室一次性流片成功。2016年，陈天石离职创业，与中科院下属企业北京中科算源资产管理有限公司共同出资创立寒武纪。

　　本质上，Google的TPU与寒武纪的NPU都是专用于特定任务的集成电路（ASIC）。与脱胎于高校实验室的寒武纪相比，Google最初研发TPU就是为了满足自家数据中心的推理需求。Google的高管在2013年算过一笔账：假设有1亿安卓用户每天使用手机语音转文字服务3分钟，消耗的算力就已是Google所有总算力的两倍，更何况安卓用户远不止1亿人。CPU与GPU虽然也能完成推理，可前者的并行计算能力弱，后者专为图像渲染设计，在做AI运算时也不够节能与高效，用它们扩建是一笔赔钱的买卖。

　　但初创公司寒武纪不可能像技术巨头一样砸钱研发芯片，即使芯片成功量产，当时的AI算力市场刚处于萌芽阶段，也难以支撑大规模出货。寒武纪在早期选择了类似ARM的商业路径：以AI处理器IP授权为核心的业务模式。这是一个明智的选择。第一代寒武纪1A以IP授权形式应用于华为麒麟970芯片，搭载到了Mate 10手机上。此后，华为一度成为寒武纪第一大客户。IP授权业务在2017年与2018年撑起了寒武纪超过98%的营收。