太湖之光显神威，国产服务器芯片势力抬头

2016年初，一场人机大战点燃了人工智能芯片的争夺战，而作为核心和底层基础的人工智能芯片已经成为半导体公司的新宠。

计算机芯片巨头NVIDIA日前发布了支持深度学习技术的新款芯片Tesla P100，而早在2015年10月，Intel就收购了Saffron谋求发力AI芯片，IBM、高通、苹果均纷纷跟进。科技巨头纷纷发力智能芯片的背后，是产业巨大的发展潜力。

(人工智能统计，按行业划分)

这么一大块肥肉，说是不垂涎，那都是不吃葡萄说葡萄酸的心态。国产服务器芯片在今年也开始有了起色，咱们先不表大名鼎鼎的寒武纪芯片，就聊聊名字略中二但却着实排名世界第一的“神威·太湖之光”超级计算机。区别于“天河 2 号”采用的英特尔 Xeon E5-2692v2 12 核处理器，“神威·太湖之光”首次采用国产核心处理器“申威 26010”。“神威·太湖之光”运算速度达到每秒运算一千万亿次，理论最高速达 125.4 petaflops。这一数值约为“天河 2 号”的两倍。2016年度戈登贝尔奖的6个提名中，“神威·太湖之光”就占了3个，分别涉及大气、海洋、材料三个领域的应用，可见“神威·太湖之光”在环境方面突出表现。

今年六月，中星微“数字多媒体芯片技术”国家重点实验室那颗首款嵌入式神经网络处理器芯片(NPU)，这款基于深度学习的芯片可运用在人脸识别上，最高能达到98%的准确率，超过人眼的识别率，目前已应用于全球首款嵌入式视频处理芯片“星光智能一号”。“星光智能一号”是一款嵌入式NPU。神经网络处理器NPU还未被熟知，却是芯片领域热门的技术。它与冯诺依曼架构中的CPU处理器相对，采用的是“数据驱动并行计算”这种颠覆性的新型架构。如果将冯诺依曼架构处理数据的方式类比成单车道，那么“数据驱动并行计算”是128条多车道并行，可以同时处理128个数据，利于处理视频、图像类的海量多媒体数据。

除人工智能芯片外，其他消费类芯片实力也不可小觑，就以麒麟系列芯片为例，着实让小编骄傲了好一阵。2016年10月19日，华为最新发布了麒麟960，相比上代麒麟950有着全方位的提升，集诸多技术创新于一身，在性能、续航、拍照、音频、通信、安全六大方面都有巨大的进步，很多地方在整个行业都还是第一次：首发Cortex-A73 CPU核心与Mali-G71 GPU核心、首发Vulkan API完整商业方案、首发UFS 2.1闪存存储技术、集成全新微智核i6、首次提出可信联接概念、集成自研全球通基带等等。

不得不说，国产服务器芯片势力抬头，简直是不鸣则已的节奏。