7月13日，我国首颗采用软件定义与三维近存计算技术的AI芯片在上海正式亮相。这颗芯片在14纳米制程工艺上，WWW.SHHZY3.CN实现了每秒520万亿次浮点运算的算力，其*特点是通过底层架构创新，走出了一条WWW.shyb9.com不依赖*制程的高端算力发展路径。

据了解，该芯

与此同时，AI芯片作为人工智能技术的硬件基础和产业落地的载体，吸引了众多巨头和创企入局，各类AI芯片相继面世。

在胡润研究发布的《2020胡润芯片设计10强民营企业》榜单中，按照企业市值或估值列出了10强本土芯片设计民营企业，分别为：韦尔股份、汇顶科技、兆易创新、卓盛微电子、君正集成电路、圣邦微电子、比特大陆、瑞芯微、晶晨半导体、地平线、寒武纪科技。11家芯片设计企业中比特大陆、WWW.shybdj6.netWWW.zghq5.com/地平线、寒武纪科技3家都是AI芯片公司，占据了将近1／3的比重，足以见得AI芯片发展的重要性和火热程度。

AI芯片快速崛起的原因

1、市场需求扩张

在人工智能发展的初期，算法为王，像数据中心、大数据分析、*营销等方面*实现了商业落地。随着智能化变革深入到交通、安防、通信等领域，受功耗、传输数据、时延等条件限制，仅靠原有的云端计算解决方案难以满足人工智能本地应用落地计算需求，在终端、边端场景同样需要人工智能计算，因此催生了AI芯片新硬件的发展。

“不管有什么好的AI算法，WWW.shsaic.net/www.shzy4.com/www.shhzy3.cn要想*终得到应用，就必然要通过芯片来实现。”清华大学微电子所所长魏少军教授曾这样表示，作为算法的载体，芯片硬件的提升也为*的软件算法带来了更多的机会，为高性能、高算力AI芯片的出现提供了更多保障。

2、政策支持，资本看好

人工智能正成为国际学术的新焦点，加快新一代人工智能培养，已成为抓住新一轮科技革命和产业变革机遇的战略性问题。对此，*对人工智能的发展高度重视，并陆续出台一系列人工智能产业发展政策。目前我国人工智能产业已基本成型，WWW.SHHZY3.CN从中央到各地的政策措施陆续亮相。在政策扶持下，不仅能加快人工智能产业政策的落地，还能促进产业深度融合，加速人工智能应用商业化的发展。

AI芯片市场引发了老牌芯片厂商英伟达、英特尔的持续关注，像国内的百度、阿里、WWW.shyb118.com/www.shyb9.com/www.shybdj6.net华为等科技巨头也纷纷加码AI芯片赛道。除了巨头的动作，早在2014年*多部门联合多个企业成立了“*集成电路产业投资基金”，一期投资高达1387亿元，如今大基金二期完成2000亿左右规模的募资，接下来将重点投资人工智能、5G、物联网等终端应用产业，进一步推动国产半导体产业发展。

3、技术门槛稍低

为什么有大量厂商都开始转型研发AI芯片，很重要的一点原因是其技术门槛稍低。很多人工智能学都要求的是完成简单而大量地重复输入，且AI芯片针对某一类特定场景进行开发，不像传统CPU一样要求“十项全能”。其次，很多时候所谓的AI芯片并不是独立研发的一块芯片，不必耗费大量精力去完成各类IP（知识产权）内核，而是针对一些AI功能进行加速优化，以释放更多计算资源跟其他模块去处理复杂场景。这也是科技企业为什么蜂拥做AI芯片的原因。

国产技术解决AI算力问题

当前AI运算需要系统能够高效处理大量非结构化数据（文本、视频、图像、语音等），因此需要硬件具有高效的线性代数运算能力，计算任务具有单位计算任务简单，逻辑控制难度要求低，但并行运算量大、参数多的特点，并对芯片的多核并行运算、片上存储、带宽、低延时的访存等提出了较高要求。针对不同应用场景，AI芯片还应满足对主流AI算法框架兼容、可编程、可拓展、低功耗、体积及造价等需求。

针对这些需求，GPUFPGAASIC等异构计算芯片被投入应用到AI应用相关领域，解决了算力不足的问题。相关领域国产技术的重大突破也为行业应用带来更多可能。

例如，芯动科技2018年在全球和美国英伟达公司同步，率先攻克*难度的GDDR6高带宽显存技术瓶颈，全定制计算核，*量产高性能计算GPU产品。WWW.shhzy3.cn/WWW.shsaic.net/www.shzy4.com2019年推出了4K／8K显示的HDMI2．1技术和高速Serdes memory 等*产品；今年又率先推出国产标准的Inno Chiplet和HBM2E等高性能计算平台技术，适用于高性能AI／云计算应用。

对产品落地遭遇瓶颈的国内AI企业和芯片设计商来说，芯动科技提供的包括IP、技术、量产、资源等芯片定制一站式服务，而产IP也可根据客户应用场景进行面积、功耗等PPA优化，一步到位交钥匙快速集成，提供从FPGA到ASIC、从概念的量产的前后端全过程解决方案，加快芯片开发周期。

片采用了软件定义与三维近存计算相结合的技术路线。一方面，通过软件定义芯片技术，硬件资源可以根据不同任务动态调配，大幅提升算力利用率；另一方面，通过三维垂直堆叠技术，将计算单元与存储单元紧密集成在一起，访存带宽达到每秒6.4TB，从架构上缓解了长期困扰芯片设计的“存储墙”瓶颈。

由于WWW.SHZY4.COM不再单纯依赖制程微缩来提升性能，这条技术路线的供应链更加稳定可控。同步发布的还有与该芯片配套的全栈软件工具链，兼容主流深度学框架，WWW.SHSAIC.net并形成了从单张加速卡、AI服务器，WWW.zghq5.com到液冷节点、大规模智算集群的完整产品体系，能够为大模型训练与推理提供规模化、可落地的算力支撑。

业内认为，这标志着我国在高端算力芯片领域，WWW.shyb9.com探索出了一条以架构创新代替制程追随的发展新路，对夯实人工智能算力底座具有重要意义。