一篇讲透云端智能芯片，小白也能秒懂！（1/2）

在如今这个科技飞速发展的时代，人工智能（ai）已经成为了热门话题，从手机里的智能语音助手，到工厂里的自动化生产线，再到医疗领域的智能诊断，ai无处不在。而在ai背后，有一个至关重要的“幕后英雄”，那就是云端智能芯片。今天，咱们就用最通俗易懂的大白话，深入了解一下云端智能芯片到底是怎么回事。

一、为啥要有云端智能芯片？

（一）传统芯片的困境

咱们先从计算机的“大脑”——中央处理器（cpu）说起。cpu就像是一个全能型选手，啥任务都能接，从简单的文字处理，到复杂的图形渲染，它都能应付。但是，当遇到人工智能这种需要处理海量数据、进行大量复杂计算的任务时，cpu就有点力不从心了。这就好比让一个短跑运动员去参加马拉松比赛，他的速度优势发挥不出来，还会累得气喘吁吁。

再说说图形处理器（gpu），它原本是为了处理图形图像而设计的，在处理图像和视频时，gpu就像一个技艺高超的画家，能把画面渲染得美轮美奂。但是在人工智能计算方面，gpu虽然比cpu强一些，但也存在不少问题，比如功耗高，就像一个特别能吃的“大胃王”，耗电量很大；而且在一些复杂的人工智能算法面前，它的效率也不够高。

所以，随着人工智能技术的快速发展，数据量越来越大，计算任务越来越复杂，传统的cpu和gpu已经无法满足需求了，这就迫切需要一种专门为人工智能设计的芯片，云端智能芯片应运而生。

（二）云端智能芯片的必要性

想象一下，你是一家互联网公司的老板，你的公司有一个超火的智能语音助手服务，每天都有海量的用户使用，他们对着手机说出各种问题，然后等待语音助手回答。这些语音数据都要进行处理，识别出用户说的是什么，然后在庞大的知识库中找到答案，再转化成语音回复给用户。这个过程涉及到大量的数据计算和分析，如果用传统的芯片，服务器可能会被这些任务压得“喘不过气”，用户等待的时间会变得很长，体验非常差。

这时候，云端智能芯片就派上用场了。它就像是一个超级高效的“智能管家”，专门负责处理这些人工智能相关的任务。它可以在短时间内完成海量数据的计算和分析，让语音助手能够快速准确地回答用户的问题，大大提高了服务的效率和质量。

而且，随着物联网技术的发展，越来越多的设备连接到互联网，产生的数据量呈爆炸式增长。从智能家居设备，到工业生产线上的传感器，这些设备产生的数据都需要进行处理和分析。云端智能芯片可以部署在数据中心，集中处理这些来自各个角落的数据，为各种智能应用提供强大的计算支持。

二、云端智能芯片是如何工作的？

（一）核心原理：硬件加速实现高效神经网络计算

云端智能芯片的核心原理，就是通过硬件加速来实现高效的神经网络计算。啥是神经网络呢？简单来说，神经网络就像是一个模拟人类大脑神经元结构的数学模型，它可以通过大量的数据学习，来识别图像、理解语言、预测趋势等等。

云端智能芯片为了更好地处理神经网络计算，做了很多优化。首先，它拥有强大的并行计算能力。打个比方，传统的cpu就像一个单线程的工人，一次只能做一件事；而云端智能芯片就像一个拥有很多工人的大工厂，这些工人可以同时工作，也就是并行计算，能够同时处理大量的数据和计算任务，大大提高了计算效率。

其次，云端智能芯片设计了专用的指令集。指令集就像是芯片的“语言”，传统芯片的指令集是通用的，就像一个会说多种语言但都不太精通的人；而云端智能芯片针对神经网络的计算特点，设计了专门的“语言”，比如矩阵运算、卷积运算等操作，它都有更高效的指令来执行，就像一个精通专业术语的专家，在处理专业任务时更加得心应手。

另外，云端智能芯片还对内存进行了优化。它通过优化内存访问路径和增加片上缓存，减少了数据传输的延迟和功耗。这就好比在一个仓库里，把常用的货物放在离工人更近的地方，工人取货的时候就不用跑很远，节省了时间和力气。

（二）架构设计：各部分协同合作

云端智能芯片的架构设计就像是一座精心规划的城市，各个部分各司其职，又紧密协作。

1. 计算单元：这是芯片的核心部分，就像城市的“心脏”。它通常由多个处理单元组成，这些处理单元就像是一个个勤劳的工人，负责执行神经网络的计算任务。比如在图像识别中，计算单元会对图像数据进行复杂的运算，识别出图像中的物体是什么。

2. 存储单元：用于存储模型参数和中间计算结果，就像城市里的“仓库”。常见的存储单元包括片上缓存和外部存储器。片上缓存就像是一个小而快的“便利店”，存放着常用的数据，方便计算单元快速取用；外部存储器则像是一个大型的“仓库”，可以存储大量的数据，但访问速度相对较慢。

3. 数据传输单元：负责在计算单元和存储单元之间高效传输数据，就像城市里的“交通系统”。常见的技术包括片上网络（noc）和高速总线。片上网络就像是城市里的高速公路和立交桥，能够让数据快速、有序地传输；高速总线则像是一条条主干道，连接着各个重要的区域。

4. 控制单元：负责协调芯片的整体运行，就像城市的“管理中心”。它包括任务调度、指令解析和状态管理等功能。比如，控制单元会根据任务的优先级，合理安排计算单元的工作，就像交通管理员指挥车辆的行驶一样，让芯片的运行更加高效、有序。

三、主流云端智能芯片介绍

（一）寒武纪云端智能芯片

寒武纪在云端智能芯片领域可是相当有名。它的mlu100芯片是我国首款云端人工智能芯片，就像是一颗闪耀的新星，一出现就吸引了很多人的目光。

mlu100采用了最新的mluv01架构和tsmc16nm工艺，这就好比给芯片穿上了一件高科技的“战甲”，让它的性能大大提升。在平衡模式下，它能达到每秒128万亿次定点运算的速度，而在高性能模式下，更是能达到每秒166.4万亿次定点运算的速度，这个速度快得就像闪电一样。而且，它的典型板级功耗为80瓦，峰值功耗不超过110瓦，相对来说比较节能，就像一个既跑得快又吃得少的运动员。

后来，寒武纪又推出了思元系列芯片，比如思元270、思元370和思元590。思元270进一步提升了算力和性能，在数据处理能力上有显着增强；思元370是寒武纪首款采用chiplet技术的ai芯片，集成了390亿个晶体管，最大算力高达256tops（int8），还支持通过mlu - link?高速网络组建大规模训练集群，就像一个超级强大的“计算兵团”，能满足大型ai模型训练对高算力和高速通信的需求。而思元590更是厉害，在2025年推出后，已完成对deepseek - v3.1的适配，性能接近英伟达a100的80% ，直接带动了其芯片销量增长，还支持主流大模型训练，效率达业界领先水平。

（二）英伟达gpu（用于云端计算部分）

英伟达在图形处理领域一直处于领先地位，它的gpu不仅在游戏和图形渲染中表现出色，在云端人工智能计算中也占据着重要地位。

英伟达的gpu拥有强大的浮点运算能力，这对于深度学习算法中的训练任务非常重要。它可以同时处理大量的图像和视频数据，进行复杂的图形计算和神经网络训练。比如在训练一个超大型的图像识别模型时，英伟达的gpu可以快速地对海量的图像数据进行分析和处理，帮助模型学习到各种图像特征，从而提高识别的准确率。

而且，英伟达不断推出新的产品和技术，来满足不断增长的人工智能计算需求。它的一些高端gpu产品，如a100、h100等，采用了先进的制程工艺和架构设计，拥有更高的算力和更快的内存带宽，能够支持大规模的深度学习模型训练和推理任务。同时，英伟达还构建了完善的软件生态系统，如cuda等，为开发者提供了丰富的工具和接口，让他们能够更方便地使用gpu进行人工智能开发。

（三）谷歌tpu系列

谷歌的tpu（tensor processing unit）系列芯片是专门为加速机器学习工作负载而设计的。它就像是谷歌在人工智能领域的一把“秘密武器”，有着独特的优势。

tpu使用专为执行机器学习算法中常见的大型矩阵运算而设计的硬件，能够更高效地训练模型。它拥有高带宽内存（hbm），就像一个拥有超大容量“仓库”的物流中心，允许使用更大的模型和批次大小。比如在训练大型语言模型时，tpu可以利用其高带宽内存，快速地读取和处理大量的文本数据，提高训练的速度和效率。

谷歌已经推出了多个版本的tpu，如tpuv1、tpuv2、tpuv3、tpuv4等。每个版本都在不断地升级和改进，性能越来越强大。例如，tpuv3是对tpuv2的重新设计，采用相同的技术，但mxu（矩阵乘法单元）和hbm容量增加了两倍，时钟速率、内存带宽和ici（芯片间互连）带宽增加了1.3倍，而且tpuv3超级计算机还可以扩展到1024个芯片，大大提升了计算能力。tpuv5e则专为提升大中型模型的训练、推理性能以及成本效益所设计，与tpuv4相比，它在大型语言模型上的训练性能提高了2倍、推理性能提高了2.5倍 ，但成本却不到上一代的一半，让企业能够以更低的成本训练和部署更大、更复杂的ai模型。

（四）华为昇腾系列（昇腾910用于云端训练）

华为的昇腾系列芯片在人工智能领域也有着重要的地位，其中昇腾910主要用于云端训练。

昇腾910采用了自家的达芬奇架构，这是一种专门为人工智能计算设计的架构，具有高效的计算能力和出色的能效比。它的算力非常强大，单卡可提供最高280 tflops fp16算力，32gb hbm，16gb ddr4 ，能够满足大规模深度学习模型的训练需求。

基于昇腾910打造的as系列产品，面向不同应用场景（端、边、云），为人工智能的发展提供了全面的支持。在云端，as系列产品可以构建强大的智能计算平台，用于训练各种人工智能模型，如语音识别模型、图像识别模型等。同时，华为还不断完善昇腾芯片的软件生态，推出了一系列的开发工具和框架，帮助开发者更轻松地使用昇腾芯片进行人工智能开发。