【猎云网（微信：ilieyun
）北京】1月5日报道（文/吕梦）
近几年，人工智能的具体应用场景的逐渐渗透，吸引了众多芯片厂商以不同形态投身其中，当中以英伟达的GPU和Xilinx的FPGA最具代表性。此外，多款为AI设计的芯片也相继推出，除CPU以外，AI使用的主流芯片还有GPU、FGPA和ASIC几类。
其中，ASIC 是一种为专门目的而设计的集成电路，专为特定目的而设计。其优越性主要体现为体积更小、功耗更低、可靠性和性能提高且保密性增强、成本降低。
不同于GPU 和FPGA 的灵活性，定制化的ASIC一旦制造完成将不能更改，所以初期成本高、开发周期长的使得进入门槛高。目前，大多是具备AI 算法又擅长芯片研发的巨头参与，比如Google的TPU。
来自国内的创业团队比特大陆则在近期正式发布了一款对标GoogleTPU的ASIC芯片，这款面向深度学习应用的张量计算加速处理的专用定制芯片，适用于CNN、RNN、DNN等深度神经网络的推理预测（Inference）和训练（Training），命名为——算丰（SOPHON）TPU芯片BM1680。
SC1和SC1+板卡
据悉，BM1680单芯片能够提供2TFlops单精度加速计算能力，芯片由64 NPU构成，特殊设计的NPU调度引擎（Scheduling Engine）可以提供强大的数据吞吐能力，将数据输入到神经元核心（Neuron Processor Cores）。BM1680采用改进型脉动阵列结构。片上32MB SRAM拥有高带宽，在片外有DDR4内存接口，单芯片可支持高达16GB DDR内存。
同时，比特大陆还发布了智能视频分析服务器算丰 SS1，这是一款新的深度学习服务器，专门为视频监控、互联网图像处理等多种应用场景提供强大的深度学习加速能力。
算丰张量加速计算芯片BM1680
比特大陆产品战略总监汤炜伟表示，2018年，团队将发布第2代算丰AI芯片BM1682，计算力将有大幅提升。此外，第三代、第四代等产品也会陆续发布，“按规划，每隔9个月左右就会推出新的算丰AI芯片，而再过一两代，比特大陆有信心在深度学习推理上超过GPU的实际性能”。
场景落地上，比特大陆也将围绕算丰AI芯片，提供创新解决方案。当前发布的智能视频分析服务器SS1，就是专为视频和图像智能分析而打造的服务器系统——基于自主研发的张量加速处理器BM1680和加速卡SC1+，具有人脸检测、人脸识别、人体检测、机非人检测分类等标准功能。未来，比特大陆还将拓展至安防、大数据、互联网等场景。
算丰智能视频分析服务器SS1应用场景
目前AI芯片按照使用场景主要分为：云端(服务器端)和终端(移动端)芯片。云端主要有公有云、私有云、数据中心等需要用到的神经网络专用服务器，终端则指手机、车载、安防、音响、机器人等移动应用终端。目前部分公司同时具备云端和终端芯片的设计能力。
对此，汤炜伟则表示，比特大陆现阶段只专注于云端使用场景，“从云端到终端这两个AI都会非常快速的发展，因为终端的发展大量会产生很多的数据，而这些大量数据又需要在云端做一个聚合，做更深层次的数据挖掘，算法在云端也能更快的迭代，所以云和端是两条腿都会快速发展的，但作为我们公司，从数字货币那一块做的是高性能的计算，高性能计算本质最开始还是在偏高性能计算的，所以我们切入云端做服务器上的AI芯片也是非常自然的一个事情”。
比特大陆2013年成立至今，已经有1000多名全球员工，分布在中国大陆、台湾、欧洲、北美、新加坡等地区和国家，其中60%为研发人员。
据官方资料显示，比特大陆自主研发的第五代芯片BM1387量产规模达数十亿颗，也就是在这个研发过程中，他们积累了更多的ASIC设计研发经验，加速推动了AI芯片的面世。
“现在的人工智能正经历一个非常快速的转变”，汤炜伟认为，“不同于过往，今天的AI是从科学家驱动到行业驱动，我们叫做‘产品经理推动的人工智能’，它通过芯片技术、算法技术、大数据赋能各行各业，实现了应用场景的落地。只有这样的需求爆发之后，我们才可以说人工智能得到了一个真正的爆发。”。
为了全线布局和拓展人工智能硬件产品及软件产品，2017年12月初，比特大陆收购了智能机器人公司北京萝卜科技有限公司，希望通过比特大陆人工智能芯片和算法技术的支持，推动萝卜科技“新物种”系列智能机器人产品更加丰富和多样化。
