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雷鋒網按：未來提起比特大陸，你首先想到的或許是AI。
比特大陸，對于很多接觸過比特幣挖礦的人來說并不陌生，它是目前世界上最具影響力的比特幣專用挖礦芯片、設備生產商之一。但來到2018年，他們似乎也找到了一個可以為之奮斗的新目標——全球AI專用芯片領域的黑馬。
就在昨天，比特大陸在北京召開了“AI品牌‘算豐’暨2018戰(zhàn)略媒體溝通會”，比特大陸產品戰(zhàn)略總監(jiān)湯煒偉、產品技術總監(jiān)王俊均來到現(xiàn)場，不僅再次整體闡述了比特大陸在AI專用芯片方面的進展，同時也回答了在場記者數(shù)個問題。在會議結束之后，雷鋒網還對產品戰(zhàn)略總監(jiān)湯煒偉進行了獨家專訪。
比特大陸有哪些優(yōu)勢？它的AI專用芯片又強在哪里？對于2018年，AI專用芯片市場的發(fā)展動態(tài)，比特大陸又有哪些自己的判斷？且聽雷鋒網為你慢慢從頭剖析一番。
算豐 Sophon BM1680 AI專用芯片
在已經過去的2017年里，AI芯片領域可謂“熱鬧非凡”，既有Google、蘋果這樣的互聯(lián)網巨無霸，也有寒武紀、地平線這樣的初創(chuàng)公司。而比特大陸的登場并不早，在去年11月的某AI大會上，他們才拿出了自己的AI專用芯片BM1680，以及根據(jù)這款芯片打造出來的拓展硬件和服務器產品。
雖然時間看起來有點“遲”，但它們所拿出來的產品一點也不“落后”。以最重要的BM1680芯片為例：微架構支持FP32浮點預算，浮點峰值性能為2TFlops、峰值功耗為41W、平均功耗25W。具體定位為“面向深度學習的張量計算加速處理器”，適用于CNN / RNN / DNN 等人工神經網絡的預測和訓練。整體性能和功耗表現(xiàn)可圈可點。
搭載1顆BM1680芯片的Sophon SC1深度學習加速卡
更重要的是，BM1680并不是個“空架子”，比特大陸同時還拿出了三款使用BM1680芯片的產品：深度學習加速卡SC1/SC1+、智能視頻分析服務器SS1，以及驅動、運行庫、調用底層等等。
這一系列產品目標用戶定位為急需人工智能圖像處理能力的互聯(lián)網巨頭、科技公司。這3款產品也在發(fā)布之后進行了小批量的發(fā)售，產品戰(zhàn)略總監(jiān)湯煒偉向雷鋒網表示：
BM1680芯片相關的產品第一批已經全部售罄了，但具體數(shù)字不方便透露。但我可以透露的是，目前與我們對接的各種公司機構數(shù)量已經達到了3位數(shù)，其中還包括不少來自國外的。他們都希望能夠盡早拿到我們的產品，盡快的展開一些測試。
搭載2顆BM1680芯片的Sophon SC1+深度學習加速卡
為什么比特大陸能夠在第一次宣布進入AI的時候就拿出這么多而且相對完整的產品呢？產品戰(zhàn)略總監(jiān)湯煒偉也說出了其中的“秘密”：“早在2015年，我們就已經開始思考未來市場的問題，最終我們在2016年確定了AI為下一個主要目標。隨后2016年初就開始了產品和相關技術的研發(fā)，2017年4月將芯片交給代工進行流片。按照這個時間來看，我們其實早有準備。”
湯煒偉也“順便”跟雷鋒網分享了一下比特大陸自己對于AI市場2018年可能的變化趨勢的看法：
在經過2015、2016、2017三年之后，整個市場實際上正在經歷一個比較大的轉型——從最開始的科學學術階段，轉化到實際應用階段。
而這也引出了比特幣進入AI專用芯片市場的“源動力”：部分落地的應用場景開始出現(xiàn)，之后也將有更多應用場景走向落地，他們對于計算機硬件的需求（性能、功率、能效比等）將會越來越高。而想讓芯片們滿足這些需求，只能依賴最基礎的半導體產品設計、研發(fā)、制造技術，后者恰恰是比特大陸所最擅長的。湯煒偉也給雷鋒網舉了一個形象的例子：
我們有著一把“大錘子”（芯片設計和工程能力），然后AI市場又是一個“大釘子”（強烈的計算力需求），所以在AI這個市場里面展開會更好地發(fā)揮我們的優(yōu)勢。
比特大陸 Antminer S9
那么比特大陸的“大錘子”到底有多強呢？這一點最好的例證或許是來自比特大陸此前在比特幣礦機芯片上所取得的一些成績。雷鋒網也整理了一些數(shù)據(jù)：
2013到2017年間，比特大陸的ASIC礦機芯片迭代了7次（從最早的BM1380、到最新的BM1387，其中部分型號并未投產）；芯片制程從最開始的55nm，一路提升至最新的16nm；比特幣挖礦運行速度從Antminer S1的180Gh/s，提升到最新的Antminer S9的13.5Th/s（提升幅度接近75倍）。并且隨著一系列挖礦芯片的打造，比特大陸也和半導體業(yè)中代工技術能力最強的TSMC臺積電形成了深度合作。
強勁的半導體技術，以及芯片最終實現(xiàn)能力，最終才讓比特大陸在比特幣礦機領域達到了今日的地位。但在挖礦芯片上的經驗是否能夠全部或者部分“移植”到AI專用芯片之上呢？湯煒偉選擇首先向雷鋒網解釋他眼中AI專用芯片的4大關鍵點：
1、架構：如何打造一款芯片的微架構，即如何在硬件層面滿足應用場景的具體需求；
2、提供充足的數(shù)據(jù)輸入輸出能力：滿足AI應用龐大的數(shù)據(jù)傳輸需求，避免這個環(huán)節(jié)成為瓶頸；
3、為整體硬件打造高效的指令集：讓計算機可以盡可能壓榨出硬件的全部性能；
4、芯片工程化能力：芯片如何進行物理設計、以及在量產過程中的一些其他問題。
很明顯，比特大陸的產品性能和軌跡已經證明了在比特幣挖礦、這個相對簡單場景中4大關鍵點的解決能力。那么對于目前仍不成熟、復雜許多的人工智能應用呢？湯煒偉給出的答案再簡單不過——加人：
截至目前，我們在AI方面工作的人力已經有大約200人，涵蓋了硬件、指令集、驅動、甚至包括上層的一些算法和應用。目前比特大陸公司整體員工為1000人左右。
除此之外，比特大陸也在不斷與行業(yè)內的公司進行著合作，進而形成比特大陸自己特有的生態(tài)。湯煒偉對此也向雷鋒網補充說明了一下：“我們并不是要像巨頭一樣弄完全開放的生態(tài)，而是先在行業(yè)內與客戶進行多方面深入的交流，以滿足他們的需求為出發(fā)去優(yōu)化我們的產品。”
CPU、GPU、FPGA、ASIC之間的通用性/易用性、與性能/能效比的對比圖
既然是AI專用芯片市場，自然也免不了面對一個“經典”問題——處理器的設計方向，究竟應該是向通用性、還是專用性傾斜？究竟在目前AI硬件市場已經存在很多勢力、尤其像NVIDIA這樣一舉一動都會影響整個業(yè)界的巨頭情況下，后進入市場的小企業(yè)們應該如何抉擇？對此，湯煒偉是這樣回答雷鋒網的：
首先強調一下我們的定位，我們一定不會是做通用性的處理器。主要有兩個原因：通用處理器在很多應用場景效率太低；走通用路線意味著要打造平臺生態(tài)、甚至是拉動整個生態(tài)前行。所以對于我們一家創(chuàng)業(yè)公司來說，我們還是先做好細分的行業(yè)場景的極致加速。
湯煒偉在雷鋒網的要求下，也對未來高效率AI專用芯片的發(fā)展趨勢做出了一個自己的判斷——3年，也就是到2020或者2021年，AI專用芯片的銷量，將會超過通用處理芯片的數(shù)量。
比特大陸AI全新子品牌——算豐 Sophon
在去年發(fā)布BM1680的同時，比特大陸實際上也公布了自己面向AI領域的全新子品牌——算豐（Sophon）。這個名字聽起來十分拗口，實際上卻是《三體》里外星球用來控制人類科技發(fā)展的機器人“智子”的英文名。相比之下，中文名“算豐”的官方釋義簡單一點“算天地玄空，豐認知智能”。
在這次媒體溝通會的現(xiàn)場，湯煒偉也將中英文名結合起來做了一個聯(lián)合的說明：“智子在小說里面能夠‘展開’，展開之后具備很強的學習能力。而這也正是我們想要做的事——利用人工智能能夠改變各行各業(yè)。”
而從時間上來看，2018年或許將會是“算豐”最重要的一年。因為“算豐”已經在嘗試復現(xiàn)他們的一項光榮傳統(tǒng)：超高速迭代。
據(jù)湯煒偉透露，BM1680的后續(xù)芯片早已開始進入研發(fā)階段，BM1682已經在去年12月成功流片，BM1684將會在2018年的9月完成流片。其中BM1684預計在2018年4季度成功量產，其性能指標將達到6T運算力、30W功耗、同時還支持FP16、INT8等低精度計算。其還將使用TSMC提供的12nm最新工藝。
計算力摩爾定律，在過去的100年間給予了人類極大社會推動力
用湯煒偉自己的話來說，這就是“超摩爾定律”：爭取每9個月（CPU摩爾定律周期為18個月）進行一次產品迭代，不僅能夠在新產品中對新算法進行優(yōu)化，同時也能保持自家產品的競爭力。
同時，“算豐”還在嘗試一系列新布局，首當其沖的就是布局機器人。上個月比特大陸剛剛收購了另外一家機器人創(chuàng)業(yè)公司，蘿卜機器人。并且在此次媒體溝通會上，產品技術總監(jiān)王俊也公開表示：“我們并不是不做端，只是我們根據(jù)現(xiàn)有狀況選擇先走云這一條路，未來不排斥我們進入AI專用端芯片的市場?！?/p>
在專訪的最后，雷鋒網也嘗試著給湯煒偉拋一個小難題——用一句話簡單概述一下比特大陸這家公司。湯煒偉在思考了3秒之后給出了兩個詞：“行勝于言，精益求精。”隨后他笑著說：
或許聽起來有點老套，但我們就是一家做產品的公司。
全文完。
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